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两种方法实现MINST分类
两种方法实现MINST分类
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2022-04-04
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两种方法实现MINST分类 CNN方法
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手写字体识别MINST的两种方法
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机器学习,字符分类
SVM实现MNIST数据集分类
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5星 · 资源好评率100%
本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法,对MNIST数据集进行三种样本分类,如果电脑内存够大,可以实现更多的类别分类,另外exclass是对随机的两个样本分类,也可以参考,exmuticlassall为对MNIST数据集分类,注释掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
使用pytorch搭建卷积网络分类MINST数据集,通过改变网络层数和卷积核大小观察对最终分类准确性的影响,并可视化实验结果
浏览:108
5星 · 资源好评率100%
一、实验目的 熟悉掌握卷积神经网络的定义,了解网络中卷积层,池化层等各层特点,并利用卷积神经网络对MINST数据集进行分类。 二、实验内容 MINST数据集为数据,实现MINST数据集分类的操作,其中MINST数据集有10类分别为0~9。 三、实验要求 1.从网上下载MINST数据集,训练你所编写的网络,要求记录每次迭代的损失值 2.改变卷积神经网络卷积层和池化层数,观察分类准确率
用 verilog 实现 minst 数字识别
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用verilog实现minst 的数字识别, 可以用modelsim看结果, 如果要部署到fpga上, PL的资源要非常非常多代码下载包含5个仿真文件 https://blog.csdn.net/howard789/article/details/111346263
minst手写数字识别数据集
浏览:139
4星 · 用户满意度95%
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据
Minst数据集_C++
浏览:88
使用C++作为编程语言,设计简单的全连接的深度神经网络,使用Minst数据集,最终准确率能够得到98%左右。文件中包含C++代码及测试结果
minst_test_MINST_数据集_
浏览:55
这是minst数据集的一部分,可以用来训练小样本的手写字符识别
神经网络 简单图像识别 MINST集
浏览:41
神经网络 简单图像识别 MINST集
minst 数据集.zip
浏览:81
minst 手写数字数据集
verilog_minst神经网络实现.rar
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5星 · 资源好评率100%
verilog硬件语言实现minst神经网络,本文件包括本工程及全套代码,货真价实!
利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类.py
浏览:182
利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块,程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载...
CNN识别MINST
浏览:137
CNN识别MINST的测试类,使用CNN+POLLING的两层节点,以及2层全联接
Minst数据集.rar
浏览:72
Minst数据集,已经解压,可直接使用
minst手写数字数据集
浏览:103
5星 · 资源好评率100%
此资源包含四个压缩包,分别是mnist训练集图像数据,训练集标签,测试集图像,测试集标签,可以用于机器学习中的数据集
支持向量机识别minst数据库图片识别python
浏览:150
利用支持向量机学习并识别minst数据库中的图片,可以实现手写数字识别,所需要的minst数据库需要到minst官网下载
基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计,其中CNN自己编程实现,不使用matlab工具箱。
浏览:191
5星 · 资源好评率100%
基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计,其中CNN自己编程实现,包括卷积层,池化层以及激活层等,不使用matlab工具箱。matlab2021a或者高版进行测试。由于MINST数据库数据库较大,运行较慢,请耐心等待。
CNN.zip_CNN 手写数字_CNN 手写数据集_CNN手写体_MINST识别_matlab的手写体数字识别
浏览:181
5星 · 资源好评率100%
可以识别手写体数字,使用matlab实现,数据集使用的是MINST
使用K近邻算法实现手写体MINST数据集识别
浏览:141
使用K近邻算法实现手写体MINST数据集识别 将MINST_data解压后放到同一文件夹下,运行即可。 测试结果: 取3近邻时,正确率为97.9% 取5近邻时,正确率为97.64% import operator import os import numpy as np ...
基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计,matlab实现.
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分类子网络中采用“交叉熵+Softmax”和小批量算法的方法对数据进行训练,Y1经过Reshape函数转化为列向量,得到y2。y2再输入进分类子网络中。分类子网络采用BP策略,将误差向后传播,并更新网络中的权重值。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
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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5星 · 资源好评率100%
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
YOLOV5 + 双目相机实现三维测距(新版本)
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行人跌倒数据集(VOC格式)
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许
全新的SOTA模型YOLOv9
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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI
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