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用神经网络预测实现手写识别
尹成学院
2023-01-13 01:38:39
课时名称
课时知识点
用神经网络预测实现手写识别
用神经网络预测实现手写识别
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用神经网络预测实现手写识别
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利用卷积神经网络
实现
手写
字
识别
本文我们介绍一下卷积神经网络,然后基于pytorch
实现
一个卷积神经网络 卷积神经网络介绍 让我们先复习一下神经网络的工作流程: 搭建一个神经网络 将要训练的数据(如图片)转换为神经网络能够
识别
的向量 训练神经网络并
实现
预测 然而,以上过程中,如果训练的是图片,而图片非常大(像素),则将图片转换成向量后的向量的维度将会非常大,这样会导致在训练网络的时候所需的神经元非常多,需要涉及到非常多参数的更新,也就导致了训练效果不好。 计算机中,图片是以矩阵的形式存的,以以下mnist
手写
字为例, 卷积神经网络
实现
利用神经网络
实现
手写
字
识别
神经网络介绍 神经网络即多层感知机 如果不知道感知机的可以看博主之前的文章感知机及Python
实现
神经网络
实现
及
手写
字
识别
关于数据集: 从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载,下载后将文件解压 将main函数中的path改为下载文件的存储路径即可 如果对数据集有问题,可以私信博主 关于
实现
: 基于pytorch
实现
,包括神经网络的构建,激活函数的选择 归一化使用了像素值/255的方式
实现
,可以尝试用别的方式进行归一化处理 import numpy as np i
基于卷积神经网络的
手写
数字
识别
(附数据集+完整代码+操作说明)
基于卷积神经网络的
手写
数字
识别
(附数据集+代码)配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.
实现
步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码
实现
5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4 配置环境 使用环境:python3.8 平台:Windows10 IDE:PyCharm 1.前言
手写
数字
识别
,作为机器视觉入门项目,无论是基于传统的OpenCV方法还是基于目前火热的深度学习、神经网络的方法都有这不错的训练效果。当然,这个项目也常常
用神经网络
实现
手写
数字
识别
用神经网络
实现
手写
数字
识别
这是我的第一篇关于神经网络的博客,我们的目的是建立一个全连接的神经网络模型来
识别
手写
数字,希望通过写博客记录自己学习的过程,不断提高。本文主要参考这篇博文 一文弄懂神经网络中的反向传播法 1.准备工作 环境:python 3.7 , pycharm 在开始之前我们需要导入一些模块: numpy python中用来进行科学计算的基本软件包 scipy.special 这...
利用卷积神经网络
实现
手写
数字集
识别
我们在之前的博客,已经学习了用KNN和dense SIFT算法
实现
图像分类,今天我们学习另一种新的方法来
实现
图像分类,用卷积神经网络
实现
手写
数字集的分类。 一、卷积神经网络(CNN) 1.卷积神经网络概述 2.卷积 二、leNet 三、数据集分析 四、
实现
1.训练和测试模型 2.可视化 3.结果分析 (1)准确率 (2)可视化测试 一、卷积神经网络(CNN) 1.卷积...
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