本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：本课题研究应用机器学习构建能够识别手写数字的预测模型，并搭建基于SVM的手写数字预测系统，正确识别手写图像数据集中的数字。使用计算机视觉领域的“hello world”数据集MNIST，本系统的一般原理为:首先把数字图像经过预处理，然后得到的数据进行特征提取或不用进行特征提取就可以直接输入系统进行识别得到结果。 手写数字识别一共有10类样本，是属
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2024-09-11 17:49:40
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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
一、MNIST数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。下面大致介绍这个数据集的基本情况，并介绍tensorflow对MNIST数据集做的封装。tensorflow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIS...
原创
2021-08-12 22:04:10
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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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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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在本专栏第十篇记录过CNN的理论，并大致了解使用CNN+残差网络训练MNIST的方式
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2022-08-23 14:38:22
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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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一、实现源码from tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 1. 下载并训练数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
print ( ' 输入数据：', mnist.train.images)
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2024-02-05 10:31:01
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网络结构
代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
batch_size=200
learning_rate=0.01
epochs=10
# 下载
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2021-04-26 22:01:00
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文章目录Step1：数据准备Step2：网络配置2.1 定义多层感知器2.2 定义数据层2.3 获取分类器2.4 定义损失函数和准 型训练曲线3.4 训练并保存模型Step5：模型预测5.2 ...
原创
2022-04-22 14:39:08
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本节基于MNIST数据集，实现CNN学习过程。im
原创
2019-02-15 15:35:04
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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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jittor# classification mnist exampleimport jittor as jtfrom jittor import nn, Moduleimport numpy as npimport sys, osimport randomimport mathfrom jittor import initclass
原创
2021-04-22 21:50:49
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文章目录Step1：数据准备Step2：网络配置2.1 定义多层感知器2.2 定义数据层2.3 获取分类器2.4 定义损失函数和准确率2.5 定义优化函数Step3: 模型训练 and Step4: 模型评估3.1 创建训练的Executor3.2 告知网络传入的数据分为两部分，第一部分是image值，第二部分是label值3.3 展示模型训练曲线3.4 训练并保存模型Step5：模型预测5.2 ...
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2021-06-18 14:22:11
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Tensorflow Mnist手写数字识别学习1准备工作定义模型定义占位符定义神经网络和前向传播过程损失函数及优化器定义准确率超参数及参数的设置训练模型训练结果准备工作%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.m...
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2021-12-01 17:26:01
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文章目录(一) 问题描述(二) 设计简要描述(三) 程序清单(四) 结果分析(五) 调试报告(六) 实验小结 (一) 问题描述不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist提供的手写数字体。(二) 设计简要描述机器学习的三个基本步骤—— 程序设计思路——(此图放大可看清)(三) 程序清单import numpy as np
from mn
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2023-09-28 22:36:56
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