R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...
【深度学习】实验16 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch)
使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch)卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用于处理图像、语音、自然语言等数据的深度学习模型。CNN的特点是可以通过卷积运算提取出图像、语音等数据中的特征，从而实现对这些数据进行分类、识别等任务。C...
【深度学习】实验15 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)
使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，是处理具有类似网格结构的数据的强大工具，例如图像和声音。CNN主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，是目前计算机视觉领域最有效的算法之一。卷积...
【深度学习】实验14 使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow)
使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow)CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种比较常见的神经网络模型，它通常被用于图像识别、语音识别等领域。相比于传统的神经网络模型，CNN在处理图像等数据方面有明显的优势，其核心思想是通过卷积、池化等...
四、深度学习基础：深度学习基础之手写Mnist数字识别
手写数字识别 Mnist数据集是一个手写数字识别数据集，被称为深度学习界的“Hello World”。 Mnist数据集包含： 训练集：60,000张28×28灰度图 测试集：10,000张28×28灰度图 共有0~9这10个手写数字体类别。 导入必要的模块 import numpy as np i...
![[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_75acb810da29435f89048e566ec74344.png)
[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]
一、前言 首先感谢所有点开本文的朋友们！基于PyTorch的深度学习实战可能要告一段落了。本想着再写几篇关于PyTorch神经网络深度学习的文章来着，可无奈项目时间紧任务重，要求短时间内出图并做好参数拟合。所以只得转战Matlab编程，框架旧就旧吧，无所谓了 (能出结果就行) 。 &nb...
基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络...
深度学习之 TensorFlow（五）：mnist 的 Alexnet 实现
尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型，并使用 mnist 数据查看训练结果。 我们将代码实现分为三个过程，加载数据、定义网络模型、训练数据和评估模型。 实现代码如下： #-*- coding:utf-8 -*_ #加载数据 import tensorflow as tf # 输入数据 from...
深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder（续）
其实通常情况下，Autoencoder做数据压缩，性能并不怎么样。以图片压缩为例，想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难，并且要达到这个性能，你还必须要把图片的类型限定在很小的一个范围内（例如JPEG不怎么行的某类图片）。自编码器依赖于数据的特性使得它在面对真实数据的压缩上并不可行，...
深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder
Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西，也是入门的必经之路。Autoencoder是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的，从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 在这里，我来给大家完成一...
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