minst手写字还原图像

2024-09-05

将mnist获得的数据还原成图片形式

MNIST是一个手写数字数据集,里面所包含的数据元素是类似于一个1×784矩阵和1×10矩阵的结构,那么,如何将这些数据元素转化为更加直观的图像呢?通过以下python代码,可以实现. from PIL import Image from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #获取数据集 mnist = input_data

用TensorFlow教你手写字识别

博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读

tensorflow卷积神经网络与手写字识别

1.知识点 """ 基础知识: 1.神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层.隐藏层.输出层.而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,又叫下采样层) 2.卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 a)提取特征:定义一个过滤器(也称观察窗口,奇数大小,值为权重)大小,步长 b)移动越过图片: 1.VALID:不越过,直接停止观察(一般不用) 2.SAME:直接越过,则对图像零填充(paddin

MINST手写数字识别（三）—— 使用antirectifier替换ReLU激活函数

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio

使用生成对抗网络（GAN）生成手写字

先放结果这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的. 实现原理简单说下原理,生成对抗网络需要训练两个任务,一个叫生成器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责生成图片,一个负责判别图片,生成器不断生成新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,生成器再不断去改进,不断的像真实的图片靠近. 这就如同一个造假团伙一样,A负责生产,B负责就鉴定,刚开始的时候,两个人都是菜鸟,A随便画了一幅画拿给B看,B说你这不行,然后A再改进,当然需要改进的不止A,随着A

html5 canvas手写字代码(兼容手机端)

html5 canvas手写字代码(兼容手机端) <pre><!DOCTYPE html><html><head> <title>画板实验</title> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <s

【PDF】手写字与识别字重叠

[PDF]手写字与识别字重叠前言同学平时上课用iPad记笔记,考试之前导出为PDF发给我后,我用PDF打开,发现可以直接Ctrl+F搜索一些词语.一直不知道是怎么做到的,毕竟里面的字都是手写的,不是键盘敲进去的呀. 当我用"多看阅读"APP(v6.1.1.190928)打开这个PDF时,发现里面的手写字和系统标准字体的字密密麻麻的重叠在一起.于是我猜测,平时表面上看起来这个PDF里只有那些手写的字,但实际上还有一些类似图层的透明东西覆盖在上面,在那里面记录着笔记软件实时OCR出来的

knn算法手写字识别案例

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def build_data(dir_name): """ 构建数据 :param dir_name: 指定传入文件夹名称 :return: 构建好的数据 """ # 获取文件名列表 f

GAN模型生成手写字

概述:在前期的文章中,我们用TensorFlow完成了对手写数字的识别,得到了94.09%的识别准确度,效果还算不错.在这篇文章中,笔者将带领大家用GAN模型,生成我们想要的手写数字. GAN简介对抗性生成网络(GenerativeAdversarial Network),由 Ian Goodfellow 首先提出,由两个网络组成,分别是generator网络(用于生成)和discriminator网络(用于判别).GAN网络的目的就是使其自己生成一副图片,比如说经过对一系列猫的图片的学习,g

MINST手写数字识别（二）—— 卷积神经网络（CNN）

今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期.大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步. 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn.回顾cnn架构: 我们要处理的是这样的灰度像素图: 我们先来看跑完的结果(在Google Colab上运行): x_train shape: (60000, 28, 28, 1) 60000 train samples 10000

MINST手写数字识别（一）—— 全连接网络

这是一个简单快速入门教程——用Keras搭建神经网络实现手写数字识别,它大部分基于Keras的源代码示例 minst_mlp.py. 1.安装依赖库首先,你需要安装最近版本的Python,再加上一些包Keras,numpy,matplotlib和jupyter.你可以安装这些报在全局,但是我建议安装它们在virtualenv虚拟环境, 这基本上封装了一个完全孤立的Python环境. 安装Python包管理器 sudo easy_install pip 安装virtualenv pip inst

tensorflow神经网络与单层手写字识别

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1

tensorflow mnist 给一张手写字辨别

https://www.jianshu.com/p/db2afc0b0334 https://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54563574

南开大学校徽及手写字的Tikz源码

话不多说,直接上内容. % ---------------------------------- % !TeX enginee = pdfLaTeX/XeLaTeX % !TeX encoding = UTF-8 % Author: Troy_Daniel % Email: Troy_Daniel@163.com % ---------------------------------- \documentclass[11pt]{scrartcl} \usepackage{tikz,pgforna

基于PyTorch实现MNIST手写字识别

本篇不涉及模型原理,只是分享下代码.想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客. 目前代码实现了CNN和LSTM两个网络,整个代码分为四部分: Config:项目中涉及的参数: CNN:卷积神经网络结构: LSTM:长短期记忆网络结构: TrainProcess: 模型训练及评估,参数model控制训练何种模型(CNN or LSTM). 完整代码 -Talk is cheap, show me the code. # -*- coding: utf-8 -*- # @author: Awes

开源框架---tensorflow c++ API 运行第一个“手写字的例子”

#CMakeLists.txt cmake_minimum_required (VERSION ) project (tf_example) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W") #link_directories(./lib) include_directories( /home/u/tf1./tensorflow-GPU /home/u/tf1./tensorflow-GPU/bazel-genfile

8.CNN应用于手写字识别

import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2D,Flatten from keras.optimizers import Adam # 载入数据 (x_train,y_tra

OpenCV+TensorFlow实现自定义手写图像识别

完整版请点击链接:https://mp.weixin.qq.com/s/5gHXGmLbtO7m3dOFrDUiHQ 或微信关注“大数据技术宅” 继用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%)文章中,笔者给出了CNN模型的训练以及给出了一些数字图像进行效果测试,这篇文章,笔者将给出自己手写数字图像,并且对图像进行简单处理,用上一篇文章中训练的网络进行手写数字的识别.下边跟着笔者的步伐实现属于自己的数字图像识别. 工具要求工具及环境要求如下,如果大家在安装TensorFlo

基于tensorflow的MNIST手写数字识别（二）--入门篇

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇一.本文的意义因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的

手写神经网络Python深度学习

import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import glob import imageio import scipy.ndimage class neuralNetWork: def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes = inputnodes self

神经网络中的Heloo，World，基于MINST数据集的LeNet

前言最近刚开始接触机器学习,记录下目前的一些理解,以及看到的一些好文章mark一下 1.MINST数据集 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字

minst手写字还原图像

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