前言本篇不会详细讲解RNN的知识，假设阅读者有了理论基础，想用tensorflow框架搭建自己的RNN,本篇主要目的是弄清楚tensorflow内构建RNN的方法,详细解读每个函数的参数和理论的联系。由于文章连贯性，代码会分开讲解。强推输入数据此次数据集采用 mnist数据集合import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mn
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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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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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
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
循环神经网络RNN不仅可以用来处理序列数据，还可以用来处理图像数据，这是因为一张图像可以看做一组很长的像素点组成的序列。下面将
原创
2022-11-23 22:31:52
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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,
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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如何在 sklearn 中使用 KNN在 Python 的 sklearn 工具包中有 KNN 算法。KNN 既可以做分类器，也可以做回归。如果是做分类，你需要引用：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier如果是做回归，你需要引用：from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor如何用 K
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2024-07-15 15:39:13
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1.释义：循环神经网络 2.应用领域：NLP(Natural Language Processing)自然语言处理 3.目的：用来处理序列数据 4.介绍：RNN被称为循环神经网络，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。 5.具体的表现形式为：网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐
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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人工智能——RNN手写字体识别
原创
2021-07-17 18:17:25
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1.示例描述：系统识别的数字为0-9。数字图像为32*32的二进制图像，目录trainingDigits中大约2000个样本用于训练算法，目录testDigits中大约有900个样本用于测试。数字图像以二进制的形式存储在记事本中。数字图像的形式如下所示，文件以数字的标签命名，下面这个数字图像的命名为“0_1.txt”，表示数字0的第1个样本。2.KNN分类算法识别数字的步骤如下：1.从traini
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2024-05-14 13:53:39
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx手写汉字脱机识别的困难手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它...
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2021-10-26 15:39:56
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import tensorflow as tfimport numpy as npimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/
原创
2021-07-12 13:50:35
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
RNN
原创
2021-08-02 15:26:00
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RNN
原创
2021-08-02 15:30:39
221阅读
