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MNIST数据集的CNN模型
MNIST数据集的CNN模型
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基于Python的卷积神经网络(CNN)识别MNIST数据集.zip
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资源包含文件：设计报告word+代码 深度学习发展迅速，MNIST手写数字数据集作为机器学习早期的数据集已经被公认为是机器学习界的果蝇实验（Hinton某年)，卷积神经网络是识别图像非常有效的一种架构，于是用CNN识别手写数字也就成为了机器学习界的经典实验。在这个repo中我会呈现最基本的CNN识别MNIST数据集过程。 主要使用的语言和平台如下： 语言 - Python 平台 - Pytorch
基于MATLAB的CNN卷积神经网络识别MNIST数据集的手写数字，识别率达到98以上，matlab2021a测试
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单层CNN网络提取手写体数字图像的特征，并采用双层全连接网络完成手写体数字的多分类任务。实验数据集选取无偏性较好的MNIST数据集，实现了误差返向传播的过程，经过3轮训练，最终得到预测准确率为98.33%。
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MNIST手写数据集、CNN训练模型
CNN实现MNIST数据集分类
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资源实现了多种适合MNIST数据集的CNN网络，包含自己设计的DenseCNN，著名的LeNet5、AlexNet、ZFNet和VGGNet16。实验结果的可视化包含损失和准确度随迭代次数的变化。模型可下载后直接运行。
深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN）
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深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN），本教程以目前已经大量用于线上系统的深度学习主流框架Caffe为例，从底层开始，由浅入深，先是概述Caffe框架，说明其和深度学习的关系，然后讲解并演示 Caffe的配置、部署、使用，接着讲解了Caffe的基本数据结构，然后通过大量的阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，终达到熟
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PyTorch创建的CNN网络，并使用MNIST数据集训练网络，适用于Pytorch新手以及刚接触CNN的朋友
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深度学习Caffe框架实战剖析视频教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN）
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深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN） 课程收益 目标一. 了解Caffe框架的环境配置以及LEVELDB和LMDB数据。 目标二. 学习并且掌握Caffe框架最基础的数据结构，明白其各结构之间的关系。 目标三. 阅读明白Caffe框架的源码，特别是其入口程序也就是Caffe.cpp的源码理解，这样可以熟悉Caffe程序运行流程。
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中国 MNIST 数据集在纽卡斯尔大学的一个项目框架内收集的数据,可以用于深度学习模型分类识别任务使用。 项目介绍 一百名中国公民参与了数据收集。 每个参与者都用标准黑色墨水笔在一张表格中写下所有 15 个数字，表格中有 15 个指定区域绘制在一张白色 A4 纸上。 每个参与者重复此过程 10 次。 每张纸都以 300x300 像素的分辨率扫描。 它产生了一个包含 15000 张图像的数据集，每
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课程设计：CNN对MNIST数据集识别.ipynb
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Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型
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主要为大家详细介绍了Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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MNIST_code.py（基于MNIST数据集的CNN手写数字分类）
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CNN flower数据集和模型
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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5星 · 资源好评率100%
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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