囚徒mnist
MNIST中文手写数字数据识别
MNIST中文手写数字数据识别 实验环境 python=3.7 torch==1.13.1+cu117 torchaudio==0.13.1+cu117 torchvision==0.14.1 数据描述 数据下载地址：https://pan.baidu.com/s/1olCgmCy0qppi5evI ......
ggml教程|mnist手写体识别量化推理
title: ggml教程|mnist手写体识别量化推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/fa14d6dfd95fb9d38276a50a5519e2d2.webp date: 2023-11-12 18:49:00 ggm ......
囚徒4.0_11_基于python的风云云检测算法
#囚徒4.0_11_基于python的风云算法 #关于昨天数据不同的问题：是因为IDL和Python的逻辑不同而导致的，数据读取没问题，我表示错了。 #换语言好麻烦，现在都不知道什么语法对应什么语言了，一团糟。 #从上午十点写到现在，测试的时候发现python他的读取逻辑和IDL不一样，他的循环也不 ......
囚徒4.0_12
#囚徒 4.0_12 import numpy as np def AND(x1,x2): x=np.array([x1,x2]) w=np.array([0.5,0.5]) b=-0.7 temp=np.sum(x*w)+b if temp>0: return 1 else: return 0 d ......
囚徒_风云云检测算法改进
function mask = code(ref_b2,ref_b3,ref_b4,ref_b5,tmp_7,tmp_9,tmp_13,tmp_15,SC,height,mask_lan) %算法实现 % 此处提供详细说明 sz=size(ref_b2); temp=ref_b4*0; temp(t ......
囚徒_mnist
#囚徒 mnist try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') from ast import Not import os.path import gzip ......
囚徒4.0_mnist应用
#囚徒 mnist应用 import sys, os sys.path.append(r"E:\my tools\vscode_subject\vscode\python\cnn\deep_network") # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import ......
囚徒4.1_12_数值微分近似
数值微分近似 #囚徒4.0_13_数值微分近似 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt #求 数值微分 导数 def numerical_diff(f, x): h = 1e-4 # 0.0001 return (f(x+h) - f(x- ......
囚徒4.0_13_梯度
囚徒4.0_13_梯度 这是是关于求取梯度的 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #非批处理梯度求取 （1，2）（x1,x2 ......
零基础机器学习数字识别MNIST（on going）
本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建，需要以下内容： Python环境：利用Anaconda管理 开源机器学习平台：Py ......
博弈论——囚徒困境的重复博弈（十一）
前面讨论的博弈都属于“一次性”：每个人做出一个决策后就结束了。但现实中，人们可能会重复参与同一个博弈。两个囚徒有可能在局子里再次相会，老师和学生会在若干年的时间里为考试而反复博弈，寡头厂商之间每天都在勾心斗角……，就产生了重复博弈的理论研究。重复博弈理论的最大贡献是对人们之间的合作行为提供了理性解释 ......
CNN --入门MNIST识别
Smiling & Weeping 下次你撑伞低头看水洼， 就会想起我说雨是神的烟花。 简介：主要是看刘二大人的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 题目 ......
基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真
1.算法理论概述 MNIST手写数字数据库是机器学习中常用的数据集，包含了0到9这10个数字的手写图片。本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法，通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维，对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好，并且 ......
使用卷积对fashion_mnist数据集进行softmax分类
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from torch.nn import functional as F batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_ ......
用fashion_mnist数据集构建模型
#预处理数据 import tensorflow as tf #加载数据 fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_m ......
记录编写并训练测试经典数据集mnist
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_t ......
Mnist数据集分类任务试用
### 学习方法 边用边学，torch只是个工具，用起来，查的过程才是学习的过程 直接上案例来学习，先跑起来，遇到问题就地解决 ### 使用jupiter的方式，来实现 ### 查看torch版本 ``` import torch print(torch.__version__) ``` ### 1 ......
基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别matlab仿真
1.算法理论概述 基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先，我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后，我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后，我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别，并对实验结果进 ......
加入自定义块对fashion_mnist数据集进行softmax分类
在之前，我们实现了使用torch自带的层对fashion_mnist数据集进行分类。这次，我们加入一个自己实现的block，实现一个四层的多层感知机进行softmax分类，作为对“自定义块”的代码实现的一个练习。 我们设计的多层感知机是这样的：输入维度为784，在展平层过后，第一层为全连接层，输入输 ......
基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 基于MNIST手写数字数据库识别算法，对比SVM、LDA以及决策树。首先，我们将介绍MNIST数据库的基本信息和手写数字识别的背景，然后分别介绍SVM、LDA和决策树的基本原理和数学模型，并对比它们在手写数字识别任务中的性能。 1.1、MNIST手写数字数据库 MNIST是一种经典 ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库
1.算法理论概述 我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型，并解释其在图像分类中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络，并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经 ......
deeplearning4j训练MNIST数据集以及验证
## 训练模型官方示例 > MNIST数据下载地址: http://github.com/myleott/mnist_png/raw/master/mnist_png.tar.gz > GitHub示例地址: https://github.com/deeplearning4j/deeplearnin ......
机器学习TensorFlow---Fashion MNIST基本图像分类
实验介绍： 利用数据集Fashion MNIST中的数据信息，进行机器学习，构建模型，训练模型。完成对该数据集中的数据分类（对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类）。本实验主要使用 tf.keras，它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。 导入 Fashion MNIST 数据： ......
[cnn][julia]Flux实现卷积神经网络cnn预测手写MNIST
# julia_Flux ### 1.导入Flux.jl和其他所需工具包 ```julia using Flux, MLDatasets, Statistics using Flux: onehotbatch, onecold, logitcrossentropy, params using MLD ......
在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网 ......
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
基于 Mindspore 框架与 ModelArts 平台的 MNIST 手写体识别实验
# 简介 实验包含 **2**部分： 1. 基于 Mindspore 框架的模型本地训练及预测 2. 基于 Modelarts 平台和 PyTorch框架的模型训练及部署 # 基于 Mindspore 框架的模型本地训练及预测 本例子会实现一个简单的图片分类的功能，整体流程如下： 1. 处理需要的数 ......
macbook苹果m1芯片训练机器学习、深度学习模型,resnet101在mnist手写数字识别上做加速，torch.device("mps")
apple的m1芯片比以往cpu芯片在机器学习加速上听说有15倍的提升，也就是可以使用apple mac训练深度学习pytorch模型！！！惊呆了 安装apple m1芯片版本的pytorch 然后使用chatGPT生成一个resnet101的训练代码，这里注意，如果网络特别轻的话是没有加速效果的， ......
TensorFlow下利用MNIST训练模型识别手写数字
本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络)，并利用所训练的模型识别自己手写数字。 训练MNIST数据集，并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensor ......