pytorch實現對Fashion-MNIST數據集進行圖像分類 導入所需模塊: 對數據集的操作(讀取數據集): 由於像素值為0到255的整數,所以剛好是uint8所能表示的范圍,包括transforms.ToTensor()在內的一些關於圖片的函數就默認輸入的是uint8型,若不是 ...
.RNN簡介 rnn,相比很多人都已經聽膩,但是真正用代碼操練起來,其中還是有很多細節值得琢磨。 雖然大家都在說,我還是要強調一次,rnn實際上是處理的是序列問題,與之形成對比的是cnn,cnn不能夠處理序列問題,因為它沒有記憶能力,那為什么rnn能夠處理序列問題以及有記憶能力呢 首先簡單介紹一下rnn以及lstm的背景,這里給出兩個鏈接,鏈接 ,鏈接 以最簡單的rnn為例,如下圖 上面是rnn ...
2018-01-25 19:35 1 8708 推薦指數:
pytorch實現對Fashion-MNIST數據集進行圖像分類 導入所需模塊: 對數據集的操作(讀取數據集): 由於像素值為0到255的整數,所以剛好是uint8所能表示的范圍,包括transforms.ToTensor()在內的一些關於圖片的函數就默認輸入的是uint8型,若不是 ...
在上一篇博客中,我們實現了用LSTM對單詞進行詞性判斷,本篇博客我們將實現用LSTM對MNIST圖片分類。MNIST圖片的大小為28*28,我們將其看成長度為28的序列,序列中的每個數據的維度是28,這樣我們就可以把它變成一個序列數據了。代碼如下,代碼中的模型搭建參考了文末的參考資料 ...
本次分類問題使用的數據集是MNIST,每個圖像的大小為\(28*28\)。 編寫代碼的步驟如下 載入數據集,分別為訓練集和測試集 讓數據集可以迭代 定義模型,定義損失函數,訓練模型 代碼 輸出如下 ...
mnist實戰 開始使用簡單的全連接層進行mnist手寫數字的識別,識別率最高能到95%,而使用兩層卷積后再全連接,識別率能達到99% 全連接: 加入卷積: ...
前言 本系列教程為pytorch官網文檔翻譯。本文對應官網地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程總目錄傳送門:我是一個傳送門 本系列教程對應 ...
LeNet-5實現MNIST分類 本人水平有限,如有錯誤,歡迎指出! 1. LeNet-5 1.1 簡介 LeNet-5是由“深度學習三巨頭”之一、圖靈獎得主Yann LeCun在一篇名為"Gradient-Based Learning Applied to Document ...