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MNIST
2024/4/12 1:55:12
MNIST数字分类——使用卷积神经网络
简介 关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，可以参考使用keras构建和训练mnist的神经网络。
卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。可以对比，使用简单的卷积神经网络&…
GPT4生成的 MNIST 算法模型和后续的改进实验
1. GPT4 生成的模型
用 GPT4 生成了 MNIST 算法模型。第一个模型，查找一下，发现于某教材内容几乎完全一样。感觉这家伙肯定后台参考了某个现成的数据库。重新生成了一个，感觉结构有些奇葩，而且有个别错误，稍作调整&am…
Tensorflow之Mnist入门
当我们学习编程的时候，第一件事情往往是学习如何打印出“Hello World”。正如编程中会有“Hello World”,Tensorflow中入门有mnist，关于mnist，谷歌官方给出了两篇教程。下面简单介绍下如何运行Tensorflow自带的mnist的python程序。
Mnist是一…
MNIST数据集下载(自动下载)
📚**MNIST数据集下载(自动下载)**📚 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程 👈 希望得到您的…
TensorFlow+深度学习笔记2
TensorFlow深度学习笔记2
标签（空格分隔）：TensorFlow深度学习笔记 本周掌握的知识：
深度学习基本概念理解：Linear regression、Logistic regression、Softmax。并使用python完成对应代码实现；在课件的指导…
深度学习：使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别
引言
本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络，网络包含卷积层、池化层、全连接层，通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度…
【解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘input_data‘
在实现基于Tensorflow MNIST手写数字RNN网络建模时，当我们参考例程敲进去 import input_data时：
import input_data终端偶尔会出现报错： ModuleNotFoundError: No module named ‘input_data’，如下图：
import input…
推荐一个数据集——Fashion-MNIST
推荐一个数据集——Fashion-MNIST今天看到女票大人在做project，还在用mnist手写体识别的数据集（链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），并告诉我CNN的准确率达到了99.5%。告诉她不要再用mnist当benchmark了…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 PyTorch 框架跑 MNIST 数据集的第一天：LeNet 网络的搭建
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第一天，主要学习 LeNet 网络结构的定义。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建&…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 PyTorch 框架跑 MNIST 数据集的第三天：训练模型
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第三天，主要学习训练网络。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建）&…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 PyTorch 框架跑 MNIST 数据集的第四天：单例测试
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第四天，主要学习导入模型并进行单例测试。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建&am…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 PyTorch 框架跑 MNIST 数据集的第二天：加载 MNIST 数据集
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第二天，主要学习加载 MNIST 数据集。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 TensorFlow 框架跑 MNIST 数据集的第一天：定义 LeNet 网络结构
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第二天，主要学习加载 MNIST 数据集。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 TensorFlow 框架跑 MNIST 数据集的第二天：训练模型
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第二天，主要学习训练网络。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建）&…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 TensorFlow 框架跑 MNIST 数据集的第三天：测试模型
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第二天，主要学习测试网络。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建）&…
现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集
1、AlexNet
AlexNet提出了一下5点改进：
使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用GPU进行训练使用了LRN局部响应归一化（…
机器学习模型攻防cleverhans库中的mnist_tutorial_tf.py例子 介绍
cleverhans是一个机器学习模型攻防库，里面有很多的攻防技术实现。
下面来具体介绍一下其下mnist_tutorial_tf.py文件的例子。
它实现了以下方法：
实现了TensorFlow创建一个使用minst训练的模型。然后使用FGSM方法生成对抗样本。然后通过对抗训练使得模…
pytorch学习-7：RNN 循环神经网络 (分类)
pytorch学习-7：RNN 循环神经网络（分类）1. 加载MNIST手写数据1.1 数据预处理2. RNN模型建立3. 训练4. 预测参考循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果.
1. 加载MNIST手写数据
import torch
from t…
现代卷积网络实战系列1：MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数
1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数 2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络 3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集 4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST数据集 5、PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集 6、PyTorch从零构建ResNet训练MNIST数据集
任务概述&a…
![加载MNIST报错：[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复解决办法](https://img-blog.csdn.net/20180222140519512?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGFuZGNydWlzZXIwMDc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
加载MNIST报错：[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复解决办法
转载：https://blog.csdn.net/landcruiser007/article/details/79346982
tensorflow加载mnist数据集，一些书上和博客中的代码如下：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnistinput_data.read_data_sets("MNIS…
本地加载测试mnist数据集——使用keras库
简介 在机器学习的领域里，一个经典的示例就是将手写数字的灰度图像划分到10个分类中。
图像是28像素*28像素，10个分类就是0-9。数据集就是mnist。
mnist数据集是机器学习领域的一个经典数据集，包含60000张训练图像和10000张测试图像&#x…
“深度学习”学习日记。卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务
2023.2.11
通过已经实现的卷积层和池化层，搭建CNN去实现MNIST数据集的识别任务；
一，简单CNN的网络构成： 代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl保留训练权重&…
构建一个pytorch手写网络的基本流程
文章目录 从简单手写数字识别开始基本网络框架的使用使用pytorch构建网络——基本组件定义一个简单的网络使用pytorch加载和处理数据数据流的基本单位：Tensor下载数据集 & 加载 使用pytorch训练及保存模型训练的基本逻辑——梯度下降 & 反向传播训练代码模型…
Tensorflow（五）使用CNN对MNIST数据集进行分类
在tensorflow（二）中对MNIST数据集进行分类使用单层神经网络，梯度下降法以0.2的学习因子迭代了100次取得了92%的准确率，这个网络很简单，使用较大的学习因子也不会出现梯度爆炸或者梯度消失的情况，但是在复杂…
Tensorflow（二）MNIST数据集分类
1.获取数据集
有两种方式可以得到数据集，第一是直接通过mnist input_data.read_data_sets(MNIST_data,one_hot True)进行联网下载，但这个方法可能很慢或者连接不到服务器，所以推荐使用第二个，在MNIST 直接下载数据，…
（系列更新完毕）深度学习零基础使用 TensorFlow 框架跑 MNIST 数据集的第四天：单例测试
1. Introduction
今天是尝试用 PyTorch 框架来跑 MNIST 手写数字数据集的第二天，主要学习单例测试。本 blog 主要记录一个学习的路径以及学习资料的汇总。
注意：这是用 Python 2.7 版本写的代码
第一天（LeNet 网络的搭建）&…
【机器学习】VAE算法的pytorch实现-MNIST手写数据识别
文章目录 序言1. 环境配置2. 数据集准备3. 构建网络4. 定义损失函数5. 模型训练/测试5.1 从头开始训练5.2 导入ckpt继续训练5.3 模型测试 6. 可视化显示7. 模型保存与加载8. 完整模型代码9. 用到的函数补充介绍9.1 transforms.Compose()9.2 nums_worker9.3 model.to(device) 或…
Tensorflow（四）Tensorboard简介
TensorBoard 简介
官网上给的定义是：The computations youll use tensorflow for （like training a massive deep neural network ) can be complex and confusing . To make it easier to understand, debug, and optimize tensorflow programs,were i…
DL4J无法下载MNIST数据集解决 Server returned HTTP response code: 403 for URL解决方法
报错情况
报错如下：
16:45:41.463 [main] INFO org.nd4j.nativeblas.Nd4jBlas - Number of threads used for OpenMP BLAS: 6
16:45:41.497 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CPU]; OS: [Windows 10]
16:4…
《TensorFlow 实战Google深度学习框架》中MNIST数字识别问题程序的实现与思考
书上的程序：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data__author__: str zhangkun
INPUT_NODE 784 # 输入节点数
OUTPUT_NODE 10 # 输出节点数LAYER1_NODE 500 # 隐层节点数
BATCH_SIZE 100 # BATCH大小LEARNI…
使用keras构建和训练mnist的神经网络
简介 mnist是机器学习领域的经典数据集，其用例学习堪比编程领域的的“hello world”。
它包含60000张训练图像和10000张测试图像，这些图像是手写的数字，目的是要通过机器学习的方法把这些图像分为10类：0——9。
mnist数据集预先…
机器学习数据集篇——MNIST数据集
MNIST数据集是一个大型的手写体数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统，也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数据库中的图像集是NIST（National Institute of Standards and Technology）的两个数据库的组合：…
深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字
文章目录 摘要手写数字数据集（MNIST）卷积神经网络（Convolution Neural Network, CNN）模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam 优化器 构造数据迭代器训练、验证、测试模型训练结果可视化 摘要
本文将介绍CNN的开山之…
【Caffe学习四】MNIST数据实例测试
MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）是一个大型的手写体数字数据库，广泛应用于机器学习领域的训练和测试，由纽约大学Yann LeCun教授整理. MNIST包括60000张训练图片和10000张测试图片，每张图…
Imgui(3) | 基于 imgui-SFML 的 mnist 数据集查看器
Imgui(3) | 基于 imgui-SFML 的 mnist 数据集查看器 文章目录 Imgui(3) | 基于 imgui-SFML 的 mnist 数据集查看器0. 介绍1. 处理 mnist 数据集2. 显示单张图像和label2.1 显示单张图像2.2 点选列表后更新显示的图像2.3 显示 label2.4 使用完整的列表 总结 0. 介绍
把mnist数据…
PyTorch(Python)训练MNIST模型移动端IOS上使用Swift实时数字识别
识别手写数字是计算机视觉的基石问题，可以通过神经网络来解决。在此，我不会重复有关模型构建和训练的细节。
本文中，我的目的是将经过训练的模型移植到移动环境中。我使用 pytorch 构建模型，因为我想尝试一下 torchscript。对于 …
小游戏和GUI编程(7) | SimpleNN 界面源码解析
小游戏和GUI编程(7) | SimpleNN 界面源码解析
0. 简介
SimpleNN 是 AdamYuan 在高中一年级时用 1 天时间写出来的简易 CNN, 使用 SFML 做 UI, 用于交互式输入手写数字，这个数字被训练好的 CNN 网络执行推理得到识别结果, 它的运行效果如下： 这一篇我们…
机器学习项目实战(六) MNIST数字分类
机器学习项目实战系列 MNIST数字分类
目录
机器学习项目实战系列 MNIST数字分类
一、概述
二、分析数据
1.数据导入
2.数据预处理
3.构建模型
4.训练模型
5.生成GUI进行预测 一、概述
MNIST数字分类python项目使机器能够识别手写数字，该项目对于计算机…
“深度学习”学习日记。--加深网络
2023.2.13
深度学习 是加深了层的深度神经网络的学习过程。基于之前介绍的网络，只需要通过 叠加层， 就可以创建深度网络
之前的学习，已经学习到了很多东西，比如构成神经网络的各种层、参数优化方法、误差反向传播法，…
Keras ：MNIST数字图像识别示例（卷积神经网络）
Keras：MNIST数字图像识别示例 # !/user/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from keras import layers
from keras import models# import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
…
机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第三章：分类
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》
这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。
我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。
我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…
【机器学习】PyTorch-MNIST-手写字识别
文章目录 前言完成效果一、下载数据集手动下载代码下载MNIST数据集： 二、 展示图片三、DataLoader数据加载器四、搭建神经网络五、 训练和测试第一次运行： 六、优化模型第二次优化后运行： 七、完整代码八、手写板实现输入识别功能 前言
注意…
全连接层解决MNIST
Tensorflow
一开始呢，让我们先了解一下tensorflow的运行方式。简单来说，我们使用步骤一共有三个：创建图，运行图，保存图。 Tensorflow的计算是在图(graph)里面计算的，因此我们必须按照自己的需求来设计一张…
