MNIST数据集手写数字识别1.数据集介绍MNIST 包括6万张28x28的训练样本，为手写数字，1万张测试样本。2. 手写数字识别import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, trans
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2023-10-08 08:27:42
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python，机器学习，kNN,手写数字识别
一、kNN算法1、kNN算法是机器学习的入门算法，其中不涉及训练，主要思想是计算待测点和参照点的距离，选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别。2，距离可以是欧式距离，夹角余弦距离等等。3，k值不能选择太大或太小，k值含义，是最后选取距离最近的前k个参照点的类标，统计次数最多的记为待测点类标。4，欧式距离
文章目录实现思路代码在PyCharm中运行导入opencv环境设置参数运行结果 实现思路通过模板匹配实现信用卡上的数字识别代码myutils.pyimport cv2
def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):
reverse = False
i = 0
if method == "right-to-left" o
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2024-09-07 21:19:24
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1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解，第一是二维图像上卷积的概念，第二是 pooling 的概念。a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性，以下面这个一维的卷积为例子：第一个特性是稀疏连接。可以看到， layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接。这个局部范围也叫感受野。第二个特性是相同颜色的线条代表了相同
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2023-10-12 12:25:32
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手写字识别基于MNIST数字库，可以说是图像识别领域的“hello world！”，它是google实验室的Corrina Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun联合创建的手写数字数据库，每个样本数据是一张28x28像素的灰度手写数字图片，每张图片对应一个数字，训练库有60000张手写数字图像，测试库有10000张。如果你已经安装了tensorflow，这个库就已经在文件夹了，可以
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2024-07-09 19:52:37
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? 原作者：K同学啊一、我的环境：1.语言环境：Python 3.82.编译器：Pycharm3.深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113二、GPU设置： 若使用的是cpu则可忽略import torch
device = torch.device("cuda" if torch.c
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2024-10-04 09:02:04
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是这样的，我是大一学生，我们期末有一项要求需要每个人想一个实用的程序项目并去实现，我想到的一个主题是身份证数字识别，具体是读取一张身份证图片，程序自动给出身份证数字。#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#define DEFAULT_CARD_WIDTH 6
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2024-10-12 08:13:09
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目录一：手写数字模型构建与保存二：手写数字模型使用与测试一：手写数字模型构建与保存1 加载数据集# 1加载数据
digits_data = load_digits()可以先简单查看下 手写数字集，如下可以隐约看出数字为8plt.imshow(digits_data.images[8])
plt.show()2 特征数据 标签数据# 数据划分
x_data = digits_data.data
y_
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2024-03-28 21:53:19
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import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.datasets as normal_datasetsimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.autograd import Variablenum_epochs = 1batch_size = 100learning_rate
原创
2023-01-13 06:03:58
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文章目录@[TOC]数据准备导入需要的模块将数据转换为tensor导入训练集和测试集数据加载器数据展示创建模型定义损失函数定义优化函数定义训练和测试函数开始训练数据准备导入需要的模块import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import numpy a
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2023-09-27 19:35:32
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文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取 八、神经网络–非线性激活1、ReLU2、Sigmoid使用sigmoid函数：import torch
import torchvision
from torch import nn
from
文章目录pytorch：构建简单CNN定义网络总结 pytorch：构建简单CNN上图是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层的输入,知道最后得到结果.神经网络的典型训练过程如下:定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);在数据集上迭代;通过神经网络处理输入;计算损失(输出结果和正确值的差距大小)将梯度反向传播会网络的参数;更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:
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2023-10-16 13:20:15
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上一篇博客中写了如何搭建基础的CNN网络，然后我又学习了比基本高级一点的神经网络框架，Inception框架，这个框架的核心作用就是不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是够需要池化，而是由网络自己决定这些参数，你可以给网络添加这些参数可能的值，然后把这些输出连接起来，让网络自己学习这些参数，网络自己决定采用哪些过滤器组合。这篇博客利用Inception网络来训练mnist数据集，关键在于如何搭建In
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2023-11-25 17:41:53
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R-CNN是目标检测领域中十分经典的方法，相比于传统的手工特征，R-CNN将卷积神经网络引入，用于提取深度特征，后接一个分类器判决搜索区域是否包含目标及其置信度，取得了较为准确的检测结果。Fast R-CNN和Faster R-CNN是R-CNN的升级版本，在准确率和实时性方面都得到了较大提升。在Fast R-CNN中，首先需要使用Selective Search的方法提取图像的候选目标区域(
传统的机器学习需要使用不同的特征提取算法获取特征，深度卷积神经网络为图像分类提供了统一的解决方案。一、卷积神经网络 卷积神经网络CNN是多层神经网络的一个变种，传统的多层神经网络，当隐层数变多时，节点数目过多时就会造成参数个数过多，训练难度极大。它充分利用了图片中相邻区域的信息，通过稀疏连接和共享权值的方式大大减少参数矩阵的规模，也提高了训练速度。1、卷积神经网络的核心概念为了减少参数的个数，
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2024-10-11 14:22:20
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2018年10月来自加拿大Xanadu公司和美国麻省理工学院的研究者合作将量子算法应用于Hopfield神经网络中。当发现了一种新型病毒的RNA序列后，量子Hopfield神经网络能够判别出这种新型的病毒是否是H1N1病毒的变种。Hopfield神经网络是一种非常重要的递归神经网络，由美国加州理工学院物理学家John Hopfield在1982年提出的一种循环神经网络模型。Hopfield网络是一
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2023-12-13 16:23:35
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之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解，第一是二维图像上卷积的概念，第二是 pooling 的概念。a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性，以下面这个一维的卷积为例子：第一个特性是稀疏连接。可以看到， layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接。这个局部范围也叫感受野。第二个特性是相同颜色的线条代表了相同
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2024-06-20 10:23:43
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Tensorflow+CNN下的mnist数据集手写数字识别加载数据集MNIST数据集包含55000个训练样本，10000个测试样本，还有5000个交叉验证数据样本。输入：加载的每个手写数字图像是28 x 28像素大小的灰度图像。为了简化起见，将28x28的像素点展开为一维数据(shape=784)。输出：每张测试图片的预测结果y为一个10维数组，数组中值的取值范围为[0,1],使用tf.argm
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2024-06-07 21:08:09
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一、引言 前一篇博文使用单隐层的全连接神经网络，并结合一些神经网络的优化策略，如指数衰减学习率、正则化、Relu激活函数和Adam优化算法等，用包含100个隐层神经元的神经网络实现了MNIST数据集上手写数字识别98%的准确率。但是全连接神经网络也是有局限的，即使使用很深的网络、很多的隐层结点、很大的迭代轮数，也很难在MNIST数据集上得到99%以上的准确率。不过，卷积神经网络的出现解决了这一问题
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2023-10-08 08:10:57
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