如何用卷積神經網絡CNN識別手寫數字集？
前幾天用CNN識別手寫數字集，后來看到kaggle上有一個比賽是識別手寫數字集的，已經進行了一年多了，目前有1179個有效提交，最高的是100%，我做了一下，用keras做的，一開始用最簡單的MLP，准確率只有98.19%，然后不斷改進，現在是99.78%，然而我看到排名第一是100%，心碎 ...
原文：Pytorch卷積神經網絡識別手寫數字集
卷積神經網絡目前被廣泛地用在圖片識別上, 已經有層出不窮的應用, 如果你對卷積神經網絡充滿好奇心，這里為你帶來pytorch實現cnn一些入門的教程代碼 首先導入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torch.utils.data as Data ...
2019-05-20 10:03 0 617 推薦指數：
相關推薦
莫煩pytorch學習筆記（八）——卷積神經網絡（手寫數字識別實現）
莫煩視頻網址 這個代碼實現了預測和可視化 去掉可視化進行代碼簡化 ...
PyTorch基礎——使用卷積神經網絡識別手寫數字
一、介紹 實驗內容 內容包括用 PyTorch 來實現一個卷積神經網絡，從而實現手寫數字識別任務。 除此之外，還對卷積神經網絡的卷積核、特征圖等進行了分析，引出了過濾器的概念，並簡單示了卷積神經網絡的工作原理。 知識點 使用 PyTorch 數據集三件套的方法 卷積神經網絡 ...
手寫數字圖片識別-卷積神經網絡
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集，一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽，其中有6W張是訓練集，1W張是測試集。 其中，x_train為訓練集特征，y_train為訓練集標簽，x_test為測試集特征 ...
Python實現神經網絡算法識別手寫數字集
最近忙里偷閑學習了一點機器學習的知識，看到神經網絡算法時我和阿Kun便想到要將它用Python代碼實現。我們用了兩種不同的方法來編寫它。這里只放出我的代碼。 MNIST數據集基於美國國家標准與技術研究院的兩個數據集構建而成。訓練集中包含250個人的手寫數字，其中50%是高中生，50%來自人口 ...
(CNN卷積神經網絡)用pytorch實現多層感知機（MLP)（全連接神經網絡FC）分類MNIST手寫數字體的識別
1.導入必備的包 2.定義mnist數據的格式變換 3.下載數據集，定義數據迭代器 4.定義全連接神經網絡（多層感知機）（若是CNN卷積神經網絡，則在網絡中添加幾個卷積層即可 ...
使用TensorFlow的卷積神經網絡識別自己的單個手寫數字，填坑總結
折騰了幾天，爬了大大小小若干的坑，特記錄如下。代碼在最后面。 環境： 方法： 調試代碼： 坑1：ModuleNotFoundError: ...
TensorFlow(十)：卷積神經網絡實現手寫數字識別以及可視化
上代碼： 打開cmd，進入當前文件夾，執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...