MNIST是一个手写数字的大型数据库,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像,代表0到9之间的一个数字。 3.1 卷积神经网络(CNN) CNN是一种特别适合处理图像数据的神经网络。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积运算提取图像的特征。给定输入图像I和卷积核K,卷积...
MNIST是一个手写体数字的图片数据集,该数据集来由美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology (NIST))发起整理,一共统计了来自250个不同的人手写数字图片,其中50%是高中生,50%来自人口普查局的工作人员。该数据集的收集目的是希望通过算法,实现对手写数字的识别。被广泛地应用于机器学习...
使用Pytorch框架的CNN网络实现手写数字(MNIST)识别 本实践使用卷积神经网络(CNN)模型,用于预测手写数字图片。代码源文件在github上面 首先导入必要的包 numpy--->python第三方库,用于进行科学计算 PIL---> Python Image Library,python第三方图像处理库 matplotlib--->python的绘图库 pyplot:matplotlib的绘图框架 os---...
利用CNN 进行手写数字识别 框架:TenserFlow(PyTorch 也行) 数据集:The Mnist Database of handwritten digits 网络结构:LeNet-5; 具体任务: 利用上述数据集/网络结构/框架实现手写数字识别,可以参考代码 参考链接: 实验内容和原理 CNN 卷积神经网络(CNN)是一种特殊的多层神经网络。像几乎所有其他的神经网络一样,它...
(x_Train, y_Train), (x_Test, y_Test) = mnist.load_data() 为了对mnist数据集更加了解,统计多维数组所有元素出现次数 np.bincount(y_Test) 结果如下,array中的数字表示从0到9出现的次数。 array([ 980, 1135, 1032, 1010, 982, 892, 958, 1028, 974, 1009], ...
keras与卷积神经网络(CNN)实现识别mnist手写数字 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...
简介:卷积神经网络CNN实现mnist手写数字识别 实验目的: 初次尝试使用 tensorflow,构建卷积神经网络,通过训练集训练模型,在测试集上进行测试。 注:tensorflow毕竟是个比较大的库,里面有很多对象、属性、方法等,我的考虑是需要用到什么再去学习怎么实现即可,这些库毕竟只是一个工具,重要的还是它本身的实现流程以及我们的思...
卷积层(Convolutional layer),卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。 池化层(Pooling),它实际上一种形式的向下采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中最大池化(Max pooling)和平均采样是最为常...
基于ＣＮＮ网络的手写体数字识别系统的实现 杨之杰，林雪刚，阮㊀杰 （江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏镇江２１２０１３）摘㊀要：手写体数字识别现在仍是图像识别分类的一个热点，而基于卷积神经网络的深度学习算法具有局部区域连接㊁权值共享㊁降采样的结构特点，使得卷积神经网络在图像处理领域有出色表现...
简要概述:CNN卷积神经网络实现手写数字MNIST识别,epoch我设置的是20,就会迭代20次,修改迭代次数,就可以获得更好的精度。 第一部分:神经网络概述 第二部分:卷积神经网络概述 第三部分:基于卷积神经网络的手写数字识别方法 第四部分:实验结果与分析 第五部分:总结 ...