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[Python人工智能] 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析
从本专栏开始 作者正式研究Python深度学习 神经网络及人工智能相关知识 前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建 入门基础及回归神经网络案例 本篇文章将通过Keras实现分类学习 以MNIST数字图片为例进行讲解 基础性文章 希望对您有所
Python人工智能(TFKeras)
人工智能
python
Keras
MNIST
TensorRT学习笔记3 - 运行sampleMNIST
目录 步骤 遇到的问题 步骤 cd your tensorrt path samples sampleMNIST make cd your tensorrt path bin sudo sample mnist h datadir your
TensorRT
Tensorrt
Sample
MNIST
Neural Network Intelligence (NNI)
环境 conda install pytorch 1 7 0 torchvision 0 8 0 torchaudio 0 7 0 cudatoolkit 10 1 c pytorch 每次看起来都很简单 自己写起来才知道哪里不会 impo
NNI
Pytorch
LSTM
cnn
MNIST
python 简单使用MNIST数据集实现手写数字识别
一 了解MNIST数据集 import tensorflow as tf import tensorflow examples tutorials mnist input data as input data import matplotl
人工智能
python
tensorflow
MNIST
python
TensorFlow在MNIST中的应用-无监督学习-自编码器(autoencoder)和encoder
参考 TensorFlow技术解析与实战 TensorFlow上实现AutoEncoder自编码器 前面讲到的都是有监督学习 他的重要特征是数据都是有标记的 无标记的数据应该用什么样的网络模型来学习呢 这里用一个叫做 自编码网络 的网络模型
tensorflow
编码
MNIST
TensorFlow在MNIST中的应用-Softmax回归分类
参考 TensorFlow技术解析与实战 http wiki jikexueyuan com project tensorflow zh tutorials mnist beginners html http www jianshu com
tensorflow
MNIST
Softmax
MNIST手写数字库格式转换(c++可用的格式)
static int ReverseInt int i 转换魔数 读取数据库中的图片数 行数 列数等信息 unsigned char ch1 ch2 ch3 ch4 ch1 i 255 ch2 i gt gt 8 255 ch3 i gt
opencv
MNIST
理解mnist识别特征(lenet)
继上一篇做完lenet手写数字测试后 我们对lenet训练结果在mnist测试集上的结果进行粗浅的分析 lenet测试结构如下 我们看到ip1输出特征向量长度为500维 不便于分析 于是我们对该层稍作修改 将500改为2 这样2维的特征向量
深度学习
caffe
MNIST
《MNIST学习》读取数据
简介 MNIST 维基百科 是一个最大的手写字符数据集 其经常被应用在机器学习领域 用于训练和测试 MNIST对于机器学习 就好比于Hello world相比于编程学习 MNIST是一个简单的计算机视觉数据库 其包含了很多张手写数字图像 如
python
深度学习
MNIST
基于Tensorflow的MNIST机器学习经典案例的翻译
说实话 对于学习 很久没有体会到对这种陷进去的感受了 现在是周六下午 我独自一人在空荡荡的办公室 而且昨天在办公室弄到快23 00 今早还是起来顶着高温到办公司10 00多 我做这些不是说加班 目的请看标题 学习一门语言一种数据库一种框架或
机器学习
深度学习
MNIST
Tensorflow(二)MNIST数据集分类
1 获取数据集 有两种方式可以得到数据集 第一是直接通过mnist input data read data sets MNIST data one hot True 进行联网下载 但这个方法可能很慢或者连接不到服务器 所以推荐使用第二个
tensorflow
Softmax
MNIST
drop out
神经网络
PyTorch和TensorFlow生成对抗网络学习MNIST数据集
介绍 生成对抗网络 简称GAN 是最近开发的最受欢迎的机器学习算法之一 对于人工智能 AI 领域的新手 我们可以简单地将机器学习 ML 描述为AI的子领域 它使用数据来 教 机器 程序如何执行新任务 一个简单的例子就是使用一个人的脸部图像作
深度学习
Pytorch
GaN
MNIST
caffe学习(二):利用mnist数据集训练并进行手写数字识别(windows)
准备数据集 http yann lecun com exdb mnist 提供了训练集与测试集数据的下载 但是caffe并不是直接处理这些数据 而是要转换成lmdb或leveldb格式进行读取 如何转换可以再去查阅相关资料 为简化步骤 直接
caffe
MNIST
手写数字识别
MNIST2_LGB_XGB训练预测
针对MNIST数据集进行XGB LGB模型训练和预测 部分脚本如下 完整脚本见笔者github lgb param boosting gbdt num iterations 145 num threads 8 verbosity 0 lea
MNIST
机器学习
python
TensorFlow实现简单神经网络
本文首发于我的个人博客QIMING INFO 转载请带上链接及署名 在上文 TensorFlow快速上手 中 我们介绍了TensorFlow中的一些基本概念 并实现了一个线性回归的例子 本文我们趁热打铁 接着用TensorFlow实现一下神
深度学习
tensorflow
神经网络
分类
MNIST
【TensorFlow】使用LeNet-5模型实现mnist手写数字识别
LeNet 5 模型 LeNet 5是卷积神经网络 xff08 CNN xff09 中较简单的一个网络模型 xff0c 在学习LeNet 5之前 xff0c 最好先去了解以下卷积神经网络的基本概念与过程 LeNet 5模型总共有7层 xff
tensorflow
LeNet
MNIST
模型实现
手写数字识别
在jupyter NoteBook使用Pytorch进行MNIST实现
34 流程 34 1 加载必要的库 import torch nn as nn import torch nn functional as F import torch import torch optim as optim from to
jupyter
notebook
Pytorch
MNIST
【caffe-Windows】以mnist为例lmdb格式数据
前言 前面介绍的案例都是leveldb的格式 xff0c 但是比较流行和实用的格式是lmdb xff0c 原因从此网站摘取 它们都是键 值对 xff08 Key Value Pair xff09 嵌入式数据库管理系统编程库 虽然lmdb的内
caffe
Windows
MNIST
lmdb
格式数据
使用mllib完成mnist手写识别任务
使用mllib完成mnist手写识别任务 小提示 xff0c 通过restart命令重启已经退出了的容器 sudo docker restart lt contain id gt 完成识别任务准备工作 从以下网站下载数据集 MNIST手写数
MLlib
MNIST
手写识别任务
fashion_mnist识别
fashion mnist识别 使用relu6代替relu可以的到更好的识别率 xff08 循环数据集10次 xff0c 正确率 xff1a 75 85 xff09 categorical crossentropy xff08 交叉熵 xf
fashion
MNIST
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