一、前期工作1. 检查是否有可用的gpuimport tensorflow as tf
print("Num of GPUs available: ", len(tf.test.gpu_device_name()))2. 导入数据# 导入数据
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import datasets, layers,
实现mnist手写数字识别
原创
精选
2024-04-01 14:10:36
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C# vs2012实现 ——手写识别大家下午好啊~ 今天给大家带来一个小功能实现----手写识别感兴趣的帅哥美女们可以看看哦~ 欢迎评论区留言~~/花花/1、 创建 C#桌面应用程序（手写识别主窗体如下）2、 添加控件:窗体文本(Text)：PictureBox(name：ink_here):用于设置手写区域 TextBox:显示识别出的文字 Button1：设置手写笔的颜色 Button2：手写
之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多...
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2018-05-08 20:44:00
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初次是根据“支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点（也是别人的总结）1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的，当样本线性不可分时，它通过非线性的映射算法，将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分，从而使得对非线性可分样本进行线性分类。2、SVM是建立在统计学习理论的 VC理论和结构风险最小化原理基础上的
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2024-09-18 16:00:04
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手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。1 LeNet-5模
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2024-03-21 11:09:17
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手写数字识别Mnist的Pytorch实现注：该内容为校内课程实验，仅供参考，请勿抄袭！ 源码地址：Gray-scale-Hand-Written-Digits-Pytorch一、引言（Introduction） 手写数字识别时经典的图像分类任务，也是经典的有监督学习任务，经常被用于测试图像的特征提取效果、分类器性能度量等方面，本文将通过应用机器学习和深度学习算法实现手写数字识别。
原创
2022-12-22 02:29:32
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一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结一 前期工作环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??）1.设置GPU或者cpuimport torch
import tor
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2024-01-25 18:51:16
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本节将介绍如何使用tensorRT C++ API 进行网络模型创建。1 使用C++ API 进行 tensorRT 模型创建还是通过 tensorRT官方给的一个例程来学习。还是mnist手写体识别的例子。上一节主要是用 tensorRT提供的NvCaffeParser来将 Caffe中的model 转换成tensorRT中特有的模型结构。NvCaffeParser是tensorRT封装好的一个
文章目录前言背景知识Neural NetworkBackpropagationCNNpytorch 介绍代码CNN模型训练&测试 前言日常翘课，但是作业还是要写的。数据集：分别采用usps和mnist两个数据集完成手写数字识别任务实验要求：分别使用神经网络（BP网络或者RBF网络之一）和支持向量机两种方法进行实验我使用BP方法进行实验，队友使用支持向量机进行实验。我的CNN代码改自：李宏
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2024-10-15 09:40:18
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目前机器学习非常火热，深度学习是机器学习研究中的新领域；是基于数据的表征学习，观测值（例如一幅图像）可以是每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。 作为一种机器学习的方法已经成为了图像处理，目标检测，手写字符识别的一个热门工具； 开源的深度学习框架：Deeplearning4j(DL4j)，Theano，Torch
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2024-03-26 20:59:39
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一、RNN结构 这是一个标准的RNN结构图，图中每个箭头代表做一次变换，也就是说箭头连接带有权值。左侧是折叠起来的样子，右侧是展开的样子，左侧中h旁边的箭头代表此结构中的“循环“体现在隐层。 在展开结构中我们可以观察到，在标准的RNN结构中，隐层的神经元之间也是带有权值的。也就是说，随着序列的不断推进，前面的隐层将会影响后面的隐层。图中O代表输出，y代表样本给出的确定值，L代表损失函数，
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2024-03-06 11:08:04
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从这篇文章开始，终于要干点正儿八经的工作了，前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题，MNIST手写数字识别。首先介绍一下数据集。请首先解压：TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹：training和validation，其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片
实验说明一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别，而不是套用别人的框架。恰巧前几天，有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片，于是我就尝试用matlab写一个网络。实验数据：5000张手写数字图片（.jpg)，图片命名为1.jpg,2.jpg…5000.jpg。还有一个放着标签的excel文件。数据处理：前4000张作为训练样本，后1000张作为测试样本。图片处理：用matlab的
代码的基本结构还是延续我上一篇通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别的结构，只是神经网络部分使用了Pytorch的API。有一些地方要多说一点，但是不展开讲：1、激活函数选用了ReLU，而非之前的sigmoid，二者的不同，网上文章很多，有机会总结一下。2、可以跟前文的代码进行比较看，主要看train、query两个方法，感受一下Pytorch的封装。3、用Pytorch构建的神经网
原创
2021-01-23 23:24:38
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一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本，使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接：https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA ：79ig 过程如下： 第一步：点击next 第二步：I A
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2019-11-28 11:40:00
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转载请注明出处：://.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解
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2018-05-23 16:49:00
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本次项目采用了多种模型进行测试，并尝试策略来提升模型的泛化能力，最终取得了99.67%的准确率，并采用pyqt5来制作可视化GUI界面进行呈现。具体代码已经开源。代码详情见附录1简介早在1998年，在AT&T贝尔实验室的YannLeCun就开始使用人工神经网络挑战数字手写体识别，用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动识别的需求。而现今，数字手写体识别，已经成了机器学习的入门实验案例，或者
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2024-01-04 12:09:34
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import numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', om = 10desimon = ...
原创
2024-04-01 13:42:56
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官方文档： MNIST For ML Beginners - https://.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://.tensorflow.org/get_started/
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2018-05-22 23:13:00
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