mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)OneHot编码：One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分
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2024-01-08 20:41:00
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基于自动编码机（autoencoder）,这里网络的层次结构为一个输入层，两个隐层，后面再跟着一个softmax分类器:采用贪婪算法，首先把input和feature1看作一个自动编码机，训练出二者之间的参数，然后用feature1层的激活值作为输出，输入到feature2,即把feature1和feature2再看作一个自动编码机，训练出这两层之间的参数，这两步都没有用到分类标签，所以是无监督学
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2024-07-05 03:58:50
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一、mnist数据描述MNIST数据集是28×28像素的灰度手写数字图片，其中数字的范围从0到9具体如下所示（参考自Tensorflow官方文档）：二、原理 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识
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2024-04-04 09:40:52
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1 研究MNIST数据集对于本人课题的意义本人的硕士研究课题是缺陷检测，缺陷检测也是机器学习&深度学习算法在图像处理中的应用，它的难点在于算法创新。因此，在正式开始进行缺陷检测算法的研究之前使用MNIST数据集对于经常用到的图像处理算法进行系统研究具有重要意义。正好我的Python机器学习大作业也是这个题目，因此这篇文章算是研一一整年学习的一个总结。2 MNIST数据集的优点结合ChatG
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2024-03-28 09:50:06
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手写字符识别： - 使用Qt/C++/Linux实现手写字符（主要是界面） - 使用MNIST手写字符集作为训练源 - 使用OpenCV/SVM/KNN训练MNIST数据集MNIST字符集读取与训练MNIST介绍：SVM+MNIST将代码简单修改就是本文使用的训练测试源码，在这里就不赘述了，具体可看源码。手写字符界面所谓手写其实是模拟手写，毕竟一般开发的笔记本和PC没有手写功能，就是用鼠标画图。先
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2024-06-25 13:53:27
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引言手写数字识别，也就是让机器能够习得图片中的手写数字，并能正确归类。本文使用 pytorch 搭建一个简单的神经网络，实现手写数字的识别， 从本文，你可了解到： 1、搭建神经网络的流程 2、完成手写数字识别模型 3、pytorch基本库1.准备数据''' 1. 导人必要的模块 '''
import numpy as np
import torch
# 导入 pytorch 内置的 mnist 数
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2023-10-01 11:41:51
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环境准备：IDE：pycharmpython版本：python3.8外部库：tensorflow2.3、opencv4.0+、matplotlib3.5、sklearn因为python3.9好像与opencv4.0不兼容还是什么问题，3.9导入之后导入不了opencv4.0的，所以使用3.8导入库的话可以参考用到的数据集：先上代码：这一个是主体代码，就是一整个模型训练测试的，import os
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2023-11-30 12:28:44
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手写数字识别：基于PyTorch的卷积神经网络实现 一、项目概述 使用PyTorch实现一个基于卷积神经网络(CNN)的手写手写数字识别模型，通过MNIST数据集训练，实现对手写数字(0-9)的分类识别。 二、环境依赖 Python 3.x PyTorch torchvision matplotli ...
MNIST手写体识别--tensorflow对于tensorflow给出的几个版本的手写体识别的代码进行分析。其中tensorflow的mnist代码在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist1：softmax版本# Copyright 2015 The Tens
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2024-08-10 10:53:37
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'''
#2018-06-25 272015 June Monday the 26 week, the 176 day SZ
手写字体识别程序文件1：
定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数
问题代码：
#regularizer正则化矩阵，变量属性：维度，shape；
tf.truncated_normal_initializer 从
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2024-01-03 13:17:44
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最近做了一个基于opencv的试卷识别项目，在此分享一下。文末附有源码。视频观看：
20211212 主界面： 选择图片后： 识别以后： 识别完成以后会自动截取不同的题目，然后保持到不同的文件夹中，分数会单独的保存到一个txt文本中。手写数字数据集：手写数字识别代码，建议不要直接用mnist手写数字数据集，因为使用这个数据集训练出来的网络，根本识别不了我自己写的数字，亲身体验！没办法，我只好
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2024-08-06 23:38:48
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1 内容介绍摘要：随着科学技术的发展，机器学习成为一大学科热门领域，是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为的交叉学科。文章在matlab软件的基础上，利用BP神经网络算法完成手写体数字的识别。关键词：机器学习；手写体数字识别；BP神经网络机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织己有的知识结构，使之不断改善自身的性
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2023-12-01 22:06:04
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一、介绍TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。今天，就让我们从手写体数字识别入手，看看如何用机器学习的方法解决这个问题。二、编程环境Python2.7+TensorFlow0.5.0下测试通过，Python3.5下未测试。请参考《TensorFLow下载与安装》配置环境。三、思路没有接触过图像处理的人可能会很纳闷，从一张图片识别出里面的内
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2023-11-16 11:48:56
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基本原理：把图片当成像素来看，下图为手写体数字1的图片，它在计算机中的存储其实是一个二维矩阵，每个元素都是0~1之间的数字，0代表白色，1代表黑色，小数代表某种程度的灰色。 对MNIST数据集中的图片来说，当成长度为784的向量就可以了，忽略它的二维结构。任务就是让这个向量经过
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2023-12-14 21:39:31
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一张图片上的文字字体如果觉得不错，这么才能知道这是什么字体呢？遇到这种情况，我们可以试试一下下面这3个用于识别字体的在线工具，我们只需要上传一张包含文字的图片，就能知道这些文字是用的是什么字体了。1、求字体：求字体 是个网站，只需上传图片，就可以找到图片上文字的字体，目前可识别中、英、日韩、俄、书法等多种类字体，还可以实时预览和下载字体。(官方主页)2、MyFont：MyFont是一个在线字体识别
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2023-10-28 13:17:49
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介绍为了实现对手写数字串的识别，本次用到了opencv+mnist技术，使用opencv能更好的处理图片，分割图片，使用mnist数据集进行预测识别率大概达到96%左右，但真实测试的时候识别率要低一些，因为mnist训练的数据集都是外国人写的数字，而国人写的数字会跟外国人有些不同，所以识别率低一点也是在预期之内准备先导入cv2 ,numpy 和一些自定义的参数import cv2
import n
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2024-01-25 17:07:39
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一、首先学习学习knn算法。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，
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2024-06-17 20:19:27
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1 任务介绍手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是0，1，2。 本实例利用sklearn来训练一个K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类器，用于识别数据集DBRHD的手写数字。 比较KNN的识别效果与多层感知机的识别效果。2 KNN的输入DBRHD数据集的每个图片是一个由0或1组成的3
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2024-05-11 13:56:10
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基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别首先，我们准备了0~9的训练集和测试集，这些手写体全部经过像素转换，用0，1表示，有颜色的区域为0，没有颜色的区域为1。实现代码如下：# 图片处理
# 先将所有图片转为固定宽高，比如32*32，然后再进行处理
from PIL import Image as img
f = open('f:/result/weixin.txt', 'a')
im
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2023-11-23 16:33:45
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一、前置工作—确定神经网络结构搭建神经网络完成某项特定任务，就像做一项工程，需要了解该项目的大致基本情况，准备图纸，才能确定每一步的落实方案。我在学校学习时忽视了这一点，只是老师下达了任务便埋头去构建网络，这其实不利于我对神经网络的深入理解。 首先，应该了解数据的基本情况，如手写数字识别任务中，图片的大小是多少，数据集规模有多大等。 在构建网络的部分，我们需要了解确定的是需要多少层卷积、全连接层，
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2023-11-28 12:51:39
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