非框架minist手写数字识别 / 张生荣

纯numpy数值微分法实现手写数字识别

手写数字识别作为深度学习入门经典的识别案例,各种深度学习框架都有这个例子的实现方法.我这里将不用任何深度学习现有框架,例如TensorFlow.Keras.pytorch,直接使用Python语言的n ...

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 ...

本文实例讲述了Python tensorflow实现mnist手写数字识别.分享给大家供大家参考,具体如下: 非卷积实现 import tensorflow as tf from tensorflow ...

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学 ...

写在之前首先是写在之前的一些建议: 首先是关于这本书,我真的认为他是将神经网络里非常棒的一本书,但你也需要注意,如果你真的想自己动手去实现,那么你一定需要有一定的python基础,并且还需要有一些p ...

目录一.PyTorch是什么? 二.程序示例 1.引入必要库 2.下载数据集 3.加载数据集 4.搭建CNN模型并实例化 5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器 6.训练函数 7.测试函数 8 ...

看了上一篇内容之后,相信对K近邻算法有了一个清晰的认识,今天的内容--手写数字识别是对上一篇内容的延续,这里也是为了自己能更熟练的掌握k-NN算法. 我们有大约2000个训练样本和1000个左右测试样 ...

本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.SVM手写数字识别识别步骤: (1)样本图像的准备. (2)图像尺寸标准化:将图像大小都标准化为8*8大小. (3 ...

简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许 ...

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程.虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍.代码采用 PyTor ...

本文实例讲述了Python使用gluon/mxnet模块实现的mnist手写数字识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: import gluonbook as gb from mxnet impo ...

代码如下,U我认为对于新手来说最重要的是学会rnn读取数据的格式. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 9 08 ...

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.exampl ...

[尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址:https://github. ...

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下一.CNN模型结构输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5* ...

本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码,供大家参考,具体内容如下代码如下: import tensorflow as tf import numpy ...

本文实例为大家分享了python实现手写数字识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import numpy import scipy.special #import matplotlib.pypl ...

目录 python svm实现手写数字识别--直接可用 1.训练 1.1.训练数据集下载--已转化成csv文件 1.2 .训练源码 2.预测单张图片 2.1.待预测图像 2.2.预测源码 2.3.预测 ...

目录 1.构建网络 2.编写训练代码 3.编写测试代码 4.指导程序train和test 5.完整代码 1.构建网络 nn.Moudle是pytorch官方指定的编写Net模块,在init函数中添加需 ...

大家好啊!这次的文章是上一个文章的后续,与上一次不同的是,这一次对数字识别采用的是贝叶斯(Bayes)分类器.贝叶斯在概率论与数理统计这门课讲过,下面我们简单了解一下: 首先,贝叶斯公式是具体的解释 ...