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[Pytorch系列-62]:生成对抗网络GAN - 基本原理 - 自动生成手写数字案例分析
作者主页 文火冰糖的硅基工坊 文火冰糖 王文兵 的博客 文火冰糖的硅基工坊 CSDN博客 本文网址 https blog csdn net HiWangWenBing article details 121914862 目录 第1章 基本原
人工智能PyTorch
Pytorch
生成对抗网络
深度学习
手写数字识别
TensorFlow在MNIST中的应用-循环神经网络RNN
参考 1 TensorFlow技术解析与实战 2 https www cnblogs com hellcat p 7401706 html 3 http www jianshu com p 3dbeb3ab9aa3 用TensorFlow搭
tensorflow
神经网络
MNIST
RNN
手写数字识别
TensorFlow在MNIST中的应用-卷积神经网络CNN
参考 TensorFlow技术解析与实战 用TensorFlow搭建一个卷积神经网络CNN模型 并用来训练MNIST数据集 coding utf 8 20171115 HelloZEX 卷积神经网络
tensorflow
神经网络
MNIST
cnn
手写数字识别
TensorFlow学习笔记(八)—— TensorFlow基于MNIST数据集识别手写数字
训练程序 参照Tensorflow中文社区教程 http www tensorfly cn tfdoc tutorials mnist pros html 能在自己的环境中成功运行代码 注意一点 关于教程的print函数 在博主用的Pyth
tensorflow
MNIST
手写数字识别
caffe安装以及LeNet实现手写数字体识别
0 引言 今天开始正式跳入深度学习的坑 希望自己两年半的研究生生涯中 能够在深度学习方面取得一点成绩 今天开始在服务器上弄caffe的时候遇到了很多问题 看了很多博客 最终解决了问题 现在把遇到的问题以及解决方案总结一下 本文是基于服务器已
深度学习
caffe配置
LeNet5
手写数字识别
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
实现基于TensorFlow的手写数字识别(1)
一 MNIST数字识别数据集获取及处理 通过学习林大贵老师的 TensorFlow Keras深度学习人工智能实践应用 对图像处理的过程有了较浅薄的理解 在此与大家分享 同时由于上书中提供的代码下载页面失效 笔者按照书本中的内容手敲代码 如
手写数字识别
python
tensorflow
深度学习
人工智能
基于k近邻(KNN)的手写数字识别
作者 xff1a faaronzheng 转载请注明出处 xff01 最近再看Machine Learning in Action k近邻算法这一章节提供了不少例子 xff0c 本着Talk is cheap的原则 xff0c 我们用手写数
KNN
手写数字识别
【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
Kmeans聚类(手写数字识别)
Kmeans算法原理 xff1a 在给定K个初始聚类中心点的情况下 xff0c xff08 1 xff09 把数据中的每个样本分到离其最近的聚类中心所代表的类中 xff08 2 xff09 分类完后计算从新每个类的中心点 xff08 取平均
kmeans
手写数字识别
ROS与机器学习(三)——手写数字识别
ROS与机器学习 xff08 三 xff09 手写数字识别 目录 1 理论基础2 TensorFlow中的MNIST例程2 1 创建模型2 2 训练模型2 3 评估模型 3 基于ROS实现MNIST3 1 初始化ROS节点3 2 设置ROS
ROS
与机器学习
手写数字识别
基于k近邻(KNN)的手写数字识别
作者 xff1a faaronzheng 转载请注明出处 xff01 最近再看Machine Learning in Action k近邻算法这一章节提供了不少例子 xff0c 本着Talk is cheap的原则 xff0c 我们用手写数
KNN
手写数字识别
基于numpy的CNN实现,进行MNIST手写数字识别
主要框架来自于这篇文章 xff1a https blog csdn net qq 36393962 article details 99354969 xff0c 下面会以原文来代称这篇文章 本文在原文的基础上增加了交叉熵以及mnist数据集
NumPy
cnn
MNIST
手写数字识别
2_3-numpy-cnn-mnist手写数字识别
numpy实现神经网络系列 工程地址 xff1a https github com yizt numpy neuron network 基础知识 0 1 全连接层 损失函数的反向传播 0 2 1 卷积层的反向传播 单通道 无padding
NumPy
cnn
MNIST
手写数字识别