import torch import numpy as np import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms batch_size = 64 learning_rate = 1e-2 num_epoche…

在本篇博文当中,笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别,采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层(64个神经元)——全连接层(500个神经元)——softmax函数,最后得到分类的结果.Flatten层用于将池化之后的多个二维数组展开成一维数组,再灌入全连接层的神经元当中. 首先导包: import keras from keras import layers from keras import models…

本节涉及: 身份证问题 单层网络的模型 多层全连接神经网络 激活函数 tanh 身份证问题新模型的代码实现 模型的优化 一.身份证问题 身份证号码是18位的数字[此处暂不考虑字母的情况],身份证倒数第2个数字代表着性别. 奇数,代表男性,偶数,代表女性 假设事先不知道这个规则,但收集了足够多的身份证及相应的性别信息.希望通过神经网络来找到这个规律 分析: 显然,身份证号可以作为神经网络的输入,而持有者的性别即是神经网络计算结果的目标值,所以,我们有完备的训练数据 性别有男女,显然是一个二分类问题…

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取…

实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取图片的灰度值矩阵(28,28),然后把每张图片的灰度值矩阵resha…

simple版本nn模型 训练手写数字处理 MNIST_data数据   百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/19lhmrts-vz0-w5wv2A97gg 提取码:cgnx import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=…

线性回归 步骤 构造线性回归数据 定义输入层 设计神经网络中间层 定义神经网络输出层 计算二次代价函数,构建梯度下降 进行训练,获取预测值 画图展示 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tf.compat.v1.disable_eager_execution() #3-1非线性回归 #使用numpy生成200个随机点,200行1列 x_data=np.linspace(-0.5…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p…

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神…

主要内容: 1.基于CNN的mnist手写数字识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

使用工具 :VS2013 + OpenCV 3.1 数据集:minst 训练数据:60000张 测试数据:10000张 输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz:   test s…

#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0…

from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from plot_image_1 import plot_image_1 from plot_prediction_1 import plot_image_labels_prediction_1 from show_train_history import show_train_history import numpy as np import pandas as…

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist…

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 tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s…

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

之前我们讲了神经网络的起源.单层神经网络.多层神经网络的搭建过程.搭建时要注意到的具体问题.以及解决这些问题的具体方法.本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程. 一 .MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一,通常这个数据集都会被作为深度学习的入门案例.数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器…

目录 手写数字识别应用程序 一.导入模块 二.图像转向量 三.训练并测试模型 四.模型转应用程序 4.1 展示图片 4.2 处理图片 4.3 预测图片 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 手写数字识别应用程序 一.导入模块 import os import pylab import numpy as np from PIL import Image imp…

上一篇我们提到了回归问题中的梯度下降算法,而且我们知道线性模型只能解决简单的线性回归问题,对于高维图片,线性模型不能完成这样复杂的分类任务.那么是不是线性模型在离散值预测或图像分类问题中就没有用武之地了呢? 本篇我们就套用regression中的部分机制来处理classification中的问题. 在这里首先介绍一下激活函数. 所谓激活函数,实际上就是引入非线性因子,将线性模型去线性化,增强模型的表达能力.ReLU激活函数是我要介绍的第一个激活函数,其定义式为φ(z)=max{0,z},图像表示…

1.导包 import numpy as np import operator from os import listdir from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN %config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all' 2.定义将图像转换成向量的函数 """ 函数说明:将32x32的二进制图像转换成1x1024向量 Parameters: f…

最后,我们要进行手写数字分类任务,但是现在我们是用kNN算法,可能会比较慢 首先,完整地看完2.3.1和2.3.2的内容,然后找到trainingDigits和testDigits文件夹,大致浏览下 那么思路应该是: 从文件夹中获取文件名,,并且文件名中包含了标记,再分别打开每个文件 对打开的每个文件,对其向量化 然后从上述文件获得的每个向量,数据集,标记集和选定的k,用分类器进行输出 import numpy as np def txt2vec(filename): # 32*32的规模,用1…

TensorFlow之单层(全连接层)实现手写数字识别训练及测试实例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('is_train',1,'指定程序是预测还是训练') def full_connected(): # 获取真实的数据 mnist = input_da…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…