在实验二中,我们使用线性感知器对于mnist手写数字数据集进行分类,最终的分类效果如下: 首先是准确率的对比: 混淆矩阵的结果如下: 从结果可以看出,与使用CNN可以得到比纯线性感知机更好的结果,尤其是对于线性感知机分错样本有了更好的分类效果,例如使用线性感知机时,数字3和5的F1-score只有0.93,但是使用了CNN可以更...
使用的数据集是 MNIST。 完全自己实现神经网络的训练过程,仔细体会了反向传播的流程。 加载数据集 这里使用了一个脚本mnist_loader.py, 将 MNIST 数据集分割为训练集、验证集、测试集。 展示了其中一幅训练图片,为数字 1. 同时,我们也打印出训练集中每个 example 的大小。 # load MNIST data training_data, val...
【附:代码 课件】pytorch实现手写数字识别:架构讲解、数据集、网络结构代码、损失函数优化、程序发布_计算机视觉机器学习算法应用实战 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1696 41 12:48:01 App 半天带你学会了YOLOv5和YOLOv8两大目标检测模型,模型构建+数据集创建+实战代码全详解!(附课件源码) ...
CNN以其识别图像模式的能力而闻名,因此本文中描述的网络的任务就是图像分类。衡量计算机视觉算法执行情况的最常见基准之一是在MNIST手写数字数据库上对其进行训练:该数据库包含70,000个手写数字及其对应的标签。目标是训练CNN在标记手写数字(从0到9)时尽可能准确。经过大约5个小时的训练和在训练集上的两次循环,这里展示...
使用LeNet算法实现手写数字识别(代码部分解释) # 确认当前环境的版本 import mindspore print(mindspore.__version__) 1. 数据集下载 MNIST是一个手写数字数据集,训练集包含60000张手写数字,测试集包含10000张手写数字,共10类。 从华为云OBS公共桶中下载。
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/ ...
机器学习算法——K-近邻算法(代码实现手写数字识别) 0、引言,K-近邻算法是一种非常有效的分类算法,它非常有效且易于掌握。 原理:K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。 使用前,我们需要有一个训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有...
五、 神经网络如何识别手写数字：启发式理解 首先，我们解释一下神经网络每层的功能。 第一层是输入层。因为mnist数据集中每一个手写数字样本是一个28*28像素的图像，因此对于每一个样本，其输入的信息就是每一个像素对应的灰度，总共有28*28=784个像素，故这一层有784个节点。第三层是输出层。因为阿拉伯数字...
一、代码 先行上代码(简单粗暴): # coding: utf-8importnumpyimportscipy.specialimportimageioclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):# 函数调用时神经网络输入节点数、隐层节点数、输出节点数self.inodes=inputnodesself.hnodes=hiddennodesself.onodes=outputnodes# ...
识别手写的阿拉伯数字,对于人类来说十分简单,但是对于程序来说还是有些复杂的。 不过随着机器学习技术的普及,使用10几行代码,实现一个能够识别手写数字的程序,并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用,比如tensorflow、caffe,在python下都有现成的安装包,写一个识别数字的程序,10几行代码足够了。