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CNN_mnist.zip
CNN_mnist.zip
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PyTorch
MNIST
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本人用pytorch写的一个CNN网络模型案例,包括训练部分和测试部分,采用的数据集是MNIST手写数字集
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CNN_MNIST.zip
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深度学基本的手写数字识别,应用到自己的图片上。 首先我们要将自己的图片做成数据集的格式。也就是每个数字是28x28的像素点,并转成灰度,这些可以用cv库来实现也可以用其他的来实现,最主要是要使图片与数据集里的图片一样。首先了解一个概念,黑色背景的像素是0,白色(其实是灰度图是1-255的)是非0, # 那么从行开始,我们计算将每一行的像素值加起来,如果都是黑色的那么和为0(当然可能有噪点,我们
TensorFlow_CNN_MNIST
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TensorFlow与CNN做的MNIST手写数字识别,并存储训练结果,预测时对自己写的数字进行识别。包括CNN训练,结果保存,图片预处理,图片预测
CNN网络识别Mnist的源码,有详细注释,非常适合新手入门
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该代码是在学习深度学习的过程中,自行编写的代码,利用cnn网络来对mnist手写字符进行高精度的识别,并加入了详细的注释,非常适合作为初次接触深度学习的新手入门。欢迎下载。
CNN_MNIST (python实现)
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利用CNN,进行mnist数据集的分类。 文件中,可以通过train文件,训练并保存模型,然后通过test文件,获得测试集的分类精度。
tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)
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很荣幸您能看到这篇文章,相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的,特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础,我相信,你在看完这篇文章后,都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说,简直是再好不过了。 通过这篇文章,你能够学习到 tensorflow一些方法的用法 mnist数据集的使用方法以及下载 CNN卷积神经网络具
CNN卷积神经网络TensorFlow代码
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CNN卷积神经网络tensorflow代码,使用MNIST数据集,安装好python和TensorFlow可直接运行
cnn_mnist.zip_CNN_CNN 手写数据集_MNIST数据集_cnn 手写_mnist.py
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CNN神经网络实现手写字体识别。压缩文件包含mnist数据集与说明文档,直接在pycharm运行cnn_mnist.py,输出测试集识别精度和识别结果。
MNIST_data.zip
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深度学习初学者常见数据集 ,使用最广泛,适合跑RNN,CNN等多个模型的数据集
MYCNN_mnist.zip
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利用深度学习模型对图像进行分类与识别,研究对象不包括二维图像,三维图像或多维图像。利用matlab进行编程。
CNN_MNIST.zip_MNIST 数据集_cnn 手写_手写数据集训练
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手写数据集的CNN网络训练,一个简易 的python训练方式 ,tensorflow框架
mnist_uint8.zip_CNN图像处理_MNIST_MNIST CNN_mnist_uint8.mat_卷积神经
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压缩文件是CNN卷积神经网络图像处理的数据库mnist_uint8.mat
CNN.zip_CNN_CNN mnist_MNIST_MNIST CNN_识别
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利用CNN识别手体,手体识别,采用MNIST数据集
model.ckpt_and_images.zip
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通过CNN训练的MNIST模型如何应用来识别手写数字图片(图片来自网上)?包含了训练的模型model.ckpt文件和网上照的数字图片
Two-Layer-CNN-on-MNIST-master.zip_CNN_CNN mnist_MNIST_cnn mnis
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cnn Mnist 两层卷积实现,可以达到97%d 识别率,大家可以拿来上手试用
codecnnMNIST.zip_CNN 神经网络_CNN 识别_MNIst cnn_mnist手写识别_手写识别cnn
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用cnn卷积神经网络实现对mnist手写库的识别
CNN_SAR.zip_MATLAB mnist_MNIST_SAR CNN_cnn sar_cnn体
浏览:191
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MNIST手写体识别,编程语言为matlab
MNIST_CNN 代码及测试结果.zip_CNN mnist_MNIST_MNIST识别_cnn 数字识别_数字识别 mnis
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只含一层卷积层的CNN也可以将手写数字识别的正确率达到99%
tensorflow-cnn.zip_cnn-mnist_cnn识别_mnist tensorflow_tensorflow c
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基于TensorFlow的mnist数据集识别,使用CNN的方法,采用梯度下降学习
deep_learing_pytorch.zip_CNN_MNIST pytorch_pytorch_优化CNN_卷积神经网络
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pytorch架构下用CNN架构识别mnist,其中含有多种优化器
CNN.zip_CNN_MNIST_Mnist based on CNN_machine learning_神经网络
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手写体识别的训练,采用卷积神经网络,附带数据集下载代码
MNIST_CNN.zip_MNIST_MNIST_CNN_tensorflow_手写体识别_神经网络卷积
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MNIST手写体数字识别,卷积神经网络,tensorflow环境
mnist.zip_CNN_zip
浏览:54
t10k-images-idx3-ubyte.gz
tensorflow_mnist_cnn.zip_MNIST_tensorflow
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一个用tensorflow学习mnist手写数字库的学习算法示例
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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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
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收起资源包目录
CNN_mnist.zip
(9个子文件)
CNN_mnist
CNN_train.py
4KB
mnist_data
raw
t10k-images-idx3-ubyte
7.48MB
train-labels-idx1-ubyte
59KB
t10k-labels-idx1-ubyte
10KB
train-images-idx3-ubyte
44.86MB
processed
training.pt
45.32MB
test.pt
7.55MB
model
model_mnist.pth
267KB
CNN_Test.py
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