【pytorch+全连接层】mnist分类问题【尽可能的高准确率，99%以上】

preview
共3个文件
csv：2个
ipynb：1个
pytorc
mnist
需积分: 33 71 下载量 140 浏览量 2019-04-19 16:26:02 上传 评论 7 收藏 13.59MB ZIP 举报
月下花弄影
  • 粉丝: 507
  • 资源: 8
上传资源 快速赚钱
voice
center-task 前往需求广场，查看用户热搜

相关推荐

pdf

Pytorch——分类问题

文章目录1.前言2.数据准备3.搭建神经网络4.训练搭建的神经网络5.可视化操作 1.前言 这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 2.数据准备 import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(200,2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) y0 = torch.z
zip

三层全连接神经网络实现minist图像分类

本资源使用python编程，同时使用numpy包实现的三层神经网络，没有使用TensorFlow和pytorch等框架或者接口，数据集是minist手写数字数据集，其中还包含将minist照片转化为txt进行保存的代码。
pdf

pytorch 多分类问题,计算百分比操作

主要介绍了pytorch 多分类问题,计算百分比操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)

今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

Pytorch实现神经网络的分类方式

今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现神经网络的分类方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

pytorch实现mnist分类的示例讲解

今天小编就为大家分享一篇pytorch实现mnist分类的示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

Pytorch学习笔记Day二（全连接层学习）

MNIST数据集用全连接层实现 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch import optim import torchvision from matplotlib import pyplot as plt def plot_curve(data): fig =
zip

卷积神经网络MNIST代码及测试数据

博客：卷积神经网络之手写数字识别应用MNISTCNN https://blog.csdn.net/jiangyingfeng/article/details/81031401 对应的实现代码
star 5星 · 资源好评率100%
zip

简单全连接神经网络python实现

简单的全连接神经网络代码的实现，使用python
star 4星 · 用户满意度95%
ipynb

BN层pytorch源码，天气数据四分类问题

BN层pytorch源码，天气数据四分类问题BN层pytorch源码，天气数据四分类问题
ipynb

pytorch搭建的全连接神经网络

pytorch搭建的全连接神经网络
pdf

两层神经网络全连接层

cs231n作业，我们已经完成了一个两层的全连接神经网络的设计，但是有些简单， 并且还没有模块化，因为那里的损失函数和梯度我们是用一个函数来计算出来的。因 此，我们希望可以设计更复杂的网络，以便于我们可以完成不同类型层的设计，然后 将它们集成到不同结构的模型中
pdf

Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练实例

在本篇文章里小编给大家整理的是关于Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练相关知识点，有需要的朋友们参考下。
pdf

pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

今天小编就为大家分享一篇pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

今天小编就为大家分享一篇关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
star 5星 · 资源好评率100%
py

tensorflow手写数字识别全连接代码

刚接触神经网络的可以参考参考，网络结构是全连接的，代码流程也比较清晰，用的MNIST数据集，运行起来也很快。
zip

Pytorch-Classification_MNIST:用Pytorch对MNIST数据集进行分类

火炬分类_MNIST 用Pytorch对MNIST数据集进行分类
rar

lenet-5训练MNIST

这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1%
star 5星 · 资源好评率100%
py

PyTorch使用MNIST数据集创建CNN

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
tar

Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集

Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集，使用tar 命令压缩过，需要解压请使用 tar 工具进行操作
zip

mnist手写数字识别tensorflow2全连接层实现和卷积层实现（代码，模型，调用接口）

https://blog.csdn.net/askmeaskyou/article/details/108674860 文章全套代码。 mnist手写数字识别tensorflow2全连接层实现和卷积层实现（包含代码，模型，调用接口）
npy

VGG16权重（无全连接层）

卷积网路vgg16权重的pny文件，没有全连接层适合迁移学习
txt

Pytorch实现MNIST手写数字识别（全连接神经网络及卷积神经网络）-附件资源

Pytorch实现MNIST手写数字识别（全连接神经网络及卷积神经网络）-附件资源
star 4星 · 用户满意度95%
pdf

pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

今天小编就为大家分享一篇pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
star 5星 · 资源好评率100%
zip

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

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
star 4星 · 用户满意度95%
vsdx

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
star 5星 · 资源好评率100%
zip

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

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
star 5星 · 资源好评率100%
zip

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）

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
star 5星 · 资源好评率100%