MNIST数据集是收集的手写字体，为单色图像，共有训练集60000项，测试数据集10000项。 建模方法我们使用最简单的神经网络模型，多层感知器（MLP）。
上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时，无意间搜到了paddlepaddle，发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的，想跟大家分享一下。...不过呢，这块内容太复杂了，所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别。下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案。...其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章（链接戳这里~），是用keras实现的，这次用了paddlepaddle后，正好可以简单对比一下两个框架的优劣。 什么是PaddlePaddle？ ...PaddlePaddle是百度推出的一个深度学习框架，可能大多数人平常用的比较多的一般是tensorflow，caffe，mxnet等，但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架（据说以前叫Paddle...这次训练的手写数字识别数据量比较小，但是如果想要添加数据，也非常方便，直接添加到相应目录下。 2.event_handler机制，可以自定义训练结果输出内容。
今天继续使用MNIST数据。 方法： 这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通过卷积层，池化层来做特征的提取，最后再连上全连接网络。
数据和方法 今天依旧使用MNIST手写数字，方法也是MLP方法，这次我们让隐含层为1000个神经元。 数据处理 处理还是和上次一样。
本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。...手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图： ?...输入层784节点，1层500个节点的隐藏层，除输出层外每层的激活函数都使用ReLU, 输出层10个节点, 最后使用tf.argmax()函数求出输出层节点中最大的数的索引，范围0~9，该索引值即为手写数字的估计值...28个输入节点 OUTPUT_NODE = 10 #输出特征为10个，对应0~9的量 BATCH_SIZE =100 # 训练批次的size LEARNING_RATE_BASE = 0.8 #基础学习率...LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 #学习率缩减系数 REGULARIZATION_RATE = 0.0001 # 正则率 TRAINING_STEPS = 30000 #总的训练步数
1.准备数据 手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字: 数据下载链接: 手写数字识别数据集 2.将数据格式化为 npz 文件 """ 将图片和标签整理为...test_num_writer.close() 3.训练 采用交叉熵作为损失函数, 28* 28 的784个像素值作为特征向量, 这种训练方式很暴力, 后期如果有其他更精巧的训练方式再来补充, 大家可以先把这种训练当成深度学习中的...hello world """ 手写数字识别(以交叉熵为激活函数的深度学习) """ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional...__init__() # 定义线性模型, 并设特征为 5 个, 输出为 10 个(因为数字为 0-9 共十个数字 ) self.linear = nn.Linear(784, 128) # 采用ReLU...nn.CrossEntropyLoss() # 构建优化器, 采用 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) # 调用 model.parameters() 传入参数和学习率
Introduction 数据预处理 主要分为 数据归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。...数据预处理 的 时序位置 在数据扩充之后，模型训练之前： 数据采集 –> 数据标记 –> 数据扩充 –> 数据预处理 –> 模型训练 数据归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。...Code 数据归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章：图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 数据预处理-UFLDL
@蜡笔小轩V 原文：http://blog.csdn.net/Dinosoft/article/details/50734539 之前看了很多入门的资料，如果现在让我来写写，我觉得我会选择”数字识别(...对于数字识别，从”人脑学习”的角度可能是先识别笔画，然后根据笔画构造出来的关键结构去识别。比如8是上下两个圈圈。如果没学过机器学习，可能就从这个思路开始想了。然后，我们来对比看看机器学习是怎么做的。...这里的LR直观解释就是评估每一个像素点，到底颜色深一点是偏向于目标数字，还是其他数字。...但数字主要是靠结构来识别，但笔画深浅，轻微的平移，倾斜，字体变形都会影响LR，所以结果并不会特别好（后面提到的神经网络可以弥补这些不足）。代码里除以256只是为了方便调参C。...当然了，模型的对比这里只针对数字识别的问题，对于其他问题可能有不同的结果，要具体问题具体分析，结合模型特点，选取合适的模型。 发现实际动手一下，分析实验结果，对模型的理解加深了。
通过前面的学习，我们已经掌握了PyTorch API的基本使用，今天我们使用PyTorch实现手写数字识别案例！...是PyTorch中用于图像预处理和增强的一个重要模块，它提供了多种对图像进行变换的方法，如裁剪、旋转、缩放、归一化等。...这些方法可以单独使用，也可以通过transforms.Compose类组合起来，形成复杂的预处理流程。...全连接层能够学习输入数据的特征表示，通过多个全连接层的组合，使网络能够学习输入数据的高层次抽象表示，从而帮助网络完成分类、回归等任务。...] x = self.fc2(x) #[batch_size,10] nn.Linear 层为线性层，数据会经过 out = input * w + b 模型的损失函数 首先，手写字体识别的问题是一个多分类的问题
TensorFlow Lite + mnist 数据集实现识别手写数字 mnist 是手写数字图片数据集，包含60000张训练样本和10000张测试样本。 测试集也是同样比例的手写数字数据。...return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength) } 真正识别手写数字是在...mnistClassifier.classify(Bitmap.createScaledBitmap(paintView.bitmap, PIXEL_WIDTH, PIXEL_WIDTH, false)) classify() 方法包含了预处理用于初始化...inputBuffer、运行 mnist 模型、识别出数字。...aaptOptions { noCompress "tflite" } } demo 运行效果如下： 识别手写数字5.png 识别手写数字7.png 五.
本篇概览 前文《三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字》中，咱们轻点鼠标体验了一个Java应用，该应用集成了深度学习模型，能识别出图像中的手写数字，那篇文章以体验和操作为主，并没有谈到背后的实现...此刻的您，如果之前对深度学习了解不多，只随着《三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字》做过简单体验，现在应该一头雾水，心中可能有以下疑问： 前文提到的模型文件minist-model.zip...PredictNumberApplication.class, args); } } 此时代码编写已经完成了，您现在就可以运行此应用来验证功能了，不过事情还没结束，因为在《三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字...不要漏了)，即可完成镜像制作 如果您有hub.docker.com的账号，还可以通过docker push命令把镜像推送到中央仓库，让更多的人用到： 最后，再来回顾一下《三分钟体验：SpringBoot用深度学习模型识别数字...0.0.3 有关SpringBoot官方推荐的docker镜像制作的更多信息，请参考《SpringBoot(2.4)应用制作Docker镜像(Gradle版官方方案)》 至此，SpringBoot用深度学习模型识别数字的开发实战就完成了
Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils import time ②加载手写体数据集，将数据集分为训练集和测试集 首先从Keras库中引入手写数字数据集...将数据集分为训练集和测试集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() start_time = time.perf_counter() ③数据预处理...由于神经网络只能够接受数值型数据，因此需要将手写数字图像转换为数据张量格式。...对于图片的标签，将每个数字转化为10个输出，如0输出为1000000000，1输出为0100000000，3输出为0010000000。...最后添加一个全连接层Dense，它具有10个输出神经元，表示0~9这10个数字分类。该层的激活函数为softmax，用于输出每个分类的概率。
因为是对数字的识别，所以输出的范围为0~9。这就类似于一个10分类的问题。 构建神经网络 输入层需要28*28个节点，输出成需要10个节点。对于隐藏层的层数以及节点数的判定是一个技术活。...偷下懒O(∩_∩)O哈哈~ 参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
简介 Pytorch是目前非常流行的深度学习框架，因为它具备了Python的特性所以极易上手和使用，同时又兼具了NumPy的特性，因此在性能上也并不逊于任何一款深度学习框架。...下面我们通过使用PyTorch实现一个手写数字识别的模型来简单的入门一下PyTorch。...如何使用PyTorch搭建一个简易的深度学习模型 定义好了数据载入和装载的方法之后，我们就可以开始搭建深度学习模型，这里使用卷积层、最大池化层和全连接层来搭建一个简易的卷积神经网络模型，代码如下： class...虽然结构简单，但是对于处理手写数字识别问题这个模型已经绰绰有余了。...下面我们使用测试集来验证模型对手写数字识别的效果如何。
据说，在命令行窗口打印出‘hello，world’是入门编程语言的第一个程序，那么手写数字识别就是机器学习的hello，world了，学习的东西不经常复习的容易忘记，因此在这里记录一下。...---- 最初学习机器学习的时候，我自己先做的其实是线性回归和逻辑回归，但是我用自己创建的函数和数据一直不能很好的让结果去拟合数据，所以不是成功的代码，还是需要在多研究一下。...要进行手写数字识别，首先需要数据，然后在定义一个神经网络来对数据进行训练，然后把训练好的权重和模型保存起来，在另外的程序调用，并拿来测试你想要测试的图片，看看训练的结果是不是比较正确。...然后再添加一个隐藏层，这里就不用定义输入个数，只需要输出的和激活函数，紧接着就是输出层了，因为我们的数字是0-9，有10个数字，这里的大小也是10，而这里的激活函数就要改成softmax，模型就这样构建完成了...就这样一个机器学习的helloworld就做好了。
上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识，本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN，但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据、做数据预处理相关的内容。...网上看的很多教程都是几个常见的例子，数据集不需要自己准备，所以不需要关心，但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水，所以我就写一篇文章汇总一下，讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理。...举个例子，手写数字识别里的输入图片是28*28的像素，Paddle的神经网络的输入应该是一个784维的稠密向量。...PaddlePaddle的数据预处理实例 还是以手写数字为例，对数据进行处理后并划分train和test，只需要4步即可： 指定数据地址 1 import paddle.v2.dataset.common...来组合多个reader，提高组合特征运行模型的效率 可以多线程读取数据 而我之前使用过mxnet来训练车牌识别的模型，50w的图片数据想要一次训练是非常慢的，这样的话就有两个解决方法：一是批量训练
深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。...深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。...本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。...为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。...当数据采用张量格式后，可以通过在【深度学习基础 | 预备知识】数据操作 中引入的那些张量函数来进一步操作。
简介 ddddocr（Deep Double-Digital Digits OCR）是一个基于深度学习的数字识别库，专门用于识别双重数字（双位数字）的任务。...通常，传统的数字识别算法在单个数字或多位数字的识别上表现良好，但对于双重数字（两位数字）的准确识别却面临一些挑战。...该项目通过使用深度学习的方法，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对双重数字进行高效准确的识别。通过训练模型并进行预测，ddddocr能够识别图像中的双位数字，并输出其具体数值。...特点和优势 深度学习：ddddocr利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。 开源项目：ddddocr是一个开源项目，允许用户免费使用、修改和分发代码。...高准确率：通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字识别任务上能够取得较高的准确率，有效克服了传统方法在此任务上的困难。
前言深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。...目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。与AIGC相关联的，其实语音模块在近来市场上面活跃空间很大。...当前，语音深度鉴伪识别技术已经取得了一定的进展。研究人员利用机器学习和深度学习方法，通过分析语音信号的特征，开发出了一系列鉴伪算法。...本项目系列文章将从最基础的语音数据存储和详细分析开始，由于本系列专栏是有详细解说过深度学习和机器学习内容的，音频数据处理和现主流技术语音分类模型和编码模型将会是本项目系列文章的主体内容，具体本项目系列要讲述的内容可参考下图...一、音频数据编码音频数据的编码和解码是将声音信号转换为数字信号以及将数字信号还原为声音信号的过程。不同的音频文件格式采用不同的编码方式来保存音频数据。
---- 以美团的OCR识别为例 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...从输入图像到给出识别结果经历了图像预处理、文字行提取和文字行识别三个阶段。其中文字行提取的相关步骤（版面分析、行切分）会涉及大量的先验规则，而文字行识别主要基于传统的机器学习方法。...传统单字识别引擎→基于深度学习的单字识别引擎 由于单字识别引擎的训练是一个典型的图像分类问题，而卷积神经网络在描述图像的高层语义方面优势明显，所以主流方法是基于卷积神经网络的图像分类模型。...基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景，我们在文字检测和文字行识别采用如图所示的深度学习框架。...基于上述试验，与传统OCR相比，我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如图19所示： 与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。
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