#PyTorch:利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经网络对手写数字进行识别CNN——Jason niu import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() #Conv1 和 Conv2:卷积层,每个层输出在卷积核(小尺寸的权重张量)和...
classLeNet(nn.Module): def__init__(self): super(LeNet,self).__init__() #Conv1 和 Conv2:卷积层,每个层输出在卷积核(小尺寸的权重张量)和同样尺寸输入区域之间的点积; self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5) self.conv2=nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5) self.conv2_drop=nn.Dropout2d...
2018年,李以Matlab2015为开发平台设计了基于机器学习的手写数字识别系统,通过计算待识别图像和模板矩阵的欧式距离和后验概率实现了手写数字的识别,识别精度可达97.63%。2020年,康基于LeNet设计了RLeNet加速器,在FPGA上通过软硬件协同的方式实现了手写数字的识别,识别率约为96.18%。 从现有文献可以看出,针对手写数字识别...
这种架构启发了LeNet5的开发,这是一个7层卷积神经网络(CNN),可以识别手写数字。然而,由于需要大量的可训练参数,它只能在32×32像素图像。随着低成本、功能强大的显卡的发展,现在可以在台式机上设计和训练更深入的网络。例如,NVidia公司的 Titan-X 卡(与本研究中使用的类似)包含3072个计算核心和12GB的板载RAM。近年...
从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了。关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python、matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来。
基于朴素贝叶斯的手写数字识别 基于朴素贝叶斯的手写数字识别,code中包含data,中间利用了PCA降维方法,识别精度达到95.42% 上传者:on_theway10时间:2016-06-24 模式识别实验报告(五个实验) 此文档包含贝叶斯分类器、Fisher线性判别法、K近邻算法、使用PCA变换的方法对ORL人脸数据集进行人脸识别、使用LeNet神经网络进行MINI...
(1)首先可以按照上面网址教程中的第六和第七步在\examples\mnist目录下生成手写的一个28*28像素数字的bmp文件和一个标签文件label.txt。比如我手写的数字如下图所示: 这里需要注意的是上述教程中的matlab代码最后一句需要更改。例如我已经将matlab的工作目录设为\caffe-windows\examples\mnist,就可以直接输入(test1为...
#PyTorch:利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经网络对手写数字进行识别CNN——Jason niu import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() #Conv1 和 Conv2:卷积层,每个层输出在卷积核(小尺寸的权重张量)和...