这次对最近学习tensorflow的总结，以理解MNIST手写字识别案例为例来说明 原始的网址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials...1、数据的处理 以一个图片为例 ? 先转为上图右方的矩阵，然后将矩阵摊平为1*784的向量，28*28 = 784，这里的X有784个特征。...比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。...）函数或者链接（link）函数，把我们定义的线性函数的输出转换成我们想要的格式，也就是关于10个数字类的概率分布。...，从而获取了是0-9这10个数的概率，然后比较概率的大小，概率最大的即为模型得到的结果类别。
MNIST手写字图片数据集由Yann LeCun创建，每条数据表示28*28像素的图片。它已经是用于衡量分类器在简单图片作为输入的标准数据集。神经网络是对于图片分类任务来说是强大的模型。...这是一个在kaggle长期举办的比赛数据集。...比赛的官网：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 若是下载数据集困难，可以去我的百度网盘下载：链接：http://pan.baidu.com/s/1sl50KjV...密码：ca56 读取数据集，这里用readr中的函数read_csv，读取速度快高效 setwd("F:\\迅雷下载\\mnist") require(mxnet) library(readr) train...fc3", num_hidden=10) ##激活函数为sm，即softmax > softmax <- mx.symbol.SoftmaxOutput(fc3, name="sm") 训练，采用cpu的方式
另外一篇文章地址：这个比较详细，但是程序略显简单，现在这个程序是比较复杂的 http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/17091901 整个项目下载地址...(C) File name: Author: Hardy Version: 1.0 Date: 2007－3－5 Description: 模式识别部分...**************************************** Function: Description: 采用fourier transfer 得到降维的数据...**************************************** Function: Description: 采用fourier transfer 得到降维的数据...书写的规律有以下几点： //联机大写字母书写规则 //1. C J L O S U V W Z 一笔划完成 //2. B D G K M N P Q T X Y 两笔划完成 //3.
想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客。...目前代码实现了CNN和LSTM两个网络，整个代码分为四部分： Config：项目中涉及的参数； CNN：卷积神经网络结构； LSTM：长短期记忆网络结构； TrainProcess： 模型训练及评估...self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(128, 64), nn.BatchNorm1d(64), # 加快收敛速度的方法...（注：批标准化一般放在全连接层后面，激活函数层的前面） nn.ReLU() ) self.fc3 = nn.Linear(64, 10)
我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。 数据 数据下载 这里我们通过tensorflow的模块，来下载数据集。...tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 这样，我们就下载了数据集，这里的one_hot...的意思是label为独热编码，也就是说我们的label就不需要预处理了。...数据情况 我们通过下面代码看看数据的情况： 55000训练集 5000验证集 10000测试集 MLP模型 之前我们使用过keras进行训练，只需要建立一个model，然后add加入神经网络层。...tensorflow是要复杂很多，那我们一步步构建我们的模型吧。
Hi， 好久不见，粉丝涨了不少，我要再不更新，估计要掉粉了，今天有时间把最近做的一些工作做个总结，我用KNN来识别MNIST手写字符，主要是代码部分，全部纯手写，没有借助机器学习的框架，希望对大家理解KNN...，KNN也叫K近邻分类算法，说到底它也是用来做分类任务的，所以我们只要明白它分类的依据是什么就差不多了。...然后介绍下数据，MNIST数据集是一个比较著名的数据了，做机器学习的应该都知道，只是我们今天用的数据稍微有点特殊，他是把MNIST数据集图像二值化以后得到的，即黑色的地方取0，白色的地方取1。...下面使我们的数据的目录结构。...找到最合适的K。
Caffe2 - MNIST 手写字体识别 LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid. model helper import matplotlib.pyplot...网络进行的是浮点计算(float computations)，这里将数据设为 float 类型. 数值稳定性，将数据从 [0, 255] 范围，转换到 [0, 1]....输出各类的概率值 [0, 1]....，添加训练 operators： Operator LabelCrossEntropy - 计算输入和 label 的交叉熵....每个参数的梯度，采用 ModelHelper 来追踪.
一种MXN维的手写字符识别算法 1 概述 本文的灵感来源于杨淑莹老师的一张PPT（手写数字识别），在此特别鸣谢杨淑英老师。...但是我们人类可以通过各种图像处理手段，不断提取事物的特征来让机器通过特征编码来识别和区分不同的事物。 2 一种MXN维的手写字符识别算法 ?...图1 识别过程 如图1所示，这是杨淑英老师PPT(手写数字识别)的一张图，对于一个字符，首先我们要找到字符的上下左右边界，然后在把它分为MxN维的矩阵，再提取矩阵的特征，最后通过特征库匹配来识别字符。...特征选择：对原始数据进行抽取，抽取那些对区别不同类别最为重要的特征，而舍去那些对分类并无多大贡献的特征，得到能反映分类本质的特征。 特征提取：是模式识别的关键，直接影响其识别的分类效果。...图10 字符A识别结果 总结：相比较之前的特征线法，MXN维法识别准确率提高了很多，并且可以去识别字母、汉字、简单图形等。这为我们的车牌识别提供了一个理论基础和一种算法思想。
[完整项目]基于Mnist的手写数字识别-Pytorch版 之前这个pytorch版本的是全连接层，现在换个net，重写一下。...废话不多说直接上代码，这次研究了一下pytorch中的二维卷积的函数，所以人为的改了一下代码，毕竟一直模仿是行不通的，就和修车一样，你得拆了之后再组装起来才能说明你good at修车。...第一个版本： 使用了两个卷积层，两个dropout层最后是全连接层，这模型是一个教程给的实例，我跑了一遍准确率大概是97%徘徊，已经很高了，但是我试图拉升这个准确率， import torch import...，卷积核没变还是3*3，stride还是1，这样做了之后需要重新计算卷积之后输出的参数个数。...不过惊喜的是这样做成功的把准确率拉升到了98% class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet,self).
1 多一个隐藏层，识别率会提升吗？ Python神经网络编程一书中，分别对比了： 不同学习率； 不同隐藏层结点数； 不同训练世代的模型学习效果； 没有对比更多隐藏层的模型。...相同训练世代，相同学习率的识别率，不同的隐藏层节点数与识别率关系： 10 * 10 < 20 * 30 < 20 * 20 < 30 * 20 < 30 * 30 < 50 * 50 关于这部分代码，...使用这些数据，得出的结论如下： 当学习率为 0.2 时，加入旋转训练数据的模型，识别率反倒更低； 将学习率减小为 0.01 以后，增加旋转数据可以提高识别率； 通过学习率0.01和0.05两个模型进一步判断...但，问题是很明显训练样本增多反而导致识别率下降。...然后，我对比了一下10世代不用旋转数据的，识别率是0.9677，看来大样本要进行多世代的学习以后效果才显现，另外正如书上说的，样本量大了以后可以采用更小、更谨慎的学习步长，因此将学习率减少到0.01。
看完标题你可能会奇怪了，什么是语言识别工具？ 简而言之，就是识别文字是那一种语言的软件。只要把待识别文字输入软件，就能得到相关的信息。...话不多说，看看截图 软件名称：Polyglot3000 版本：3.44 绿色多语言版 官方网站：http://www.polyglot3000.com/ 能够识别的语言大约400种，压缩包内附带了一些范例...可以粘贴入软件，也可以直接打开TXT文件。支持Unicode和ANSI编码。 演示截图 下载链接回复后刷新页面可见 下载链接
---- 下面分别采用的是k近邻算法（KNN）和支持向量机(SVM)算法实现的手写数字识别。...模型的错误率：0.016913319238900604 超参数n=5时，模型的错误率：0.019027484143763207 超参数n=6时，模型的错误率：0.022198731501057112 超参数...n=7时，模型的错误率：0.023255813953488413 超参数n=8时，模型的错误率：0.024312896405919715 超参数n=9时，模型的错误率：0.026427061310782207...C=0.01时，模型的正确率:0.09513742071881606 超参数C=0.1时，模型的正确率:0.952431289640592 超参数C=1.0时，模型的正确率:0.985200845665962...，从而可以很灵活的来解决各种非线性的分类回归问题。
本期视频内容：手写字体识别 MNIST 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3lyab2aaa6eaifityebrfaxwddvpaahia.f10002.mp4?...(理论) 计算机是如何识别物体的呢？ 2. 什么是机器识别手写数字？ 3. MNIST 数据集是什么？...（1）该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示 （2）数据集包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化都是28x28大小的灰度图。 4....手写字体的识别流程 （1）定义超参数； （2）构建transforms，主要是对图像做变换； （3）下载、加载数据集 MNIST； （4）构建网络模型； （5）定义训练方法； （6）定义测试方法； （7
手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。...当然，手写识别也是机器学习领域的一个Hello World任务，感觉每一个初识神经网络的人，搭建的第一个项目十之八九都是它。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型，说白了就是简单，样本特征少，难度小很多。...一、目标 预期目标：传入一张数字图片给机器，机器通过识别，最后返回给用户图片上的数字 传入图片： 机器识别输出： 二、搭建（全连接神经网络） 环境：python3.6 tensorflow1.14...但是，前面我们也提到过，如果数字识别用来识别银行支票97%的准确率不算高，然后卷积神经网络就开始大放异彩了……………………… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
看到这么酷炫的效果图，不得不赞叹一下我们的设计师。然而，站在程序员的角度上看，除了酷炫之外更多的是复杂。但是，上面我们所看到的还只是最简单的一种形态而已。...更加复杂的情况是当存在多个人脸的时候进行主次脸动画的切换，摄像头移动的时候动画的追踪，多个动画的之间的时序控制等问题，总之，UI展示加上各种业务逻辑使得这个动画变得异常复杂。...今天我们要讲解的是剔除业务逻辑之外的单纯UI上的实现。 为什么是SurfaceView 选择一种方案的同时要给出为什么不选择另一种的理由是什么。没错，为什么这里不用自定义Vew来完成绘图呢？...*/ 人脸识别动画完全解析 所有的动画元素可以分解为以下几种，这里我们主要讲解第一种——扫描控件，因为这个是难度最大的 先来粗略看下扫描控件的设计稿（这还不是全部的，一共有好几张，看不清的同学可以放大来看...由于三角形是在圆周上，假设圆心(a, b)，半径r，和三角形所在的角度m，其实这几个变量都是知道的，圆心坐标(a,b)则是人脸的中心点，可以通过人脸识别后的矩形坐标返回，半径r则是设计稿给的初始半径，角度
卷积神经网络用于手写字识别，数据集来自kaggle的竞赛项目MNIST 卷积神经网络参考：http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ 比赛的官网：https://...www.kaggle.com/c/digit-recognizer 若是下载数据集困难，可以去我的百度网盘下载：链接：http://pan.baidu.com/s/1sl50KjV 密码：ca56...读取数据集，这里用readr中的函数read_csv，读取速度快高效 读数据 >setwd("F:\\迅雷下载\\mnist") >require(mxnet) >library(readr) >train...device.gpu <- lapply(0:(n.gpu-1), function(i) { mx.gpu(i) }) 模型定义:CPU >#定义随机种子 >mx.set.seed(0) >#当前的时间...文件，直接去kaggle官网提交即可看到你的成绩排名。
本期视频内容：手写字体识别 MNIST (实战 - 上) 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc32aabyaaavealzndykvrfbugddtiaahaa.f10002....专业名词解释 （1）参数与超参数 参数：模型f(x, θ)中的θ 称为模型的参数，可以通过优化算法进行学习。 超参数：用来定义模型结构或优化策略。...卷积的大小可以在实际需要时自定义其长和宽（1*1, 3*3, 5*5）。 （7）池化层 对图片进行压缩（降采样）的一种方法，如max pooling, average poolin等。...（8）激活层 激活函数的作用就是，在所有的隐藏层之间添加一个激活函数，这样的输出就是一个非线性函数了，因而神经网络的表达能力更加强大了。...（9）损失函数 在深度学习中，损失反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距，可以用来分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方损失、交叉熵损失等。
本期视频内容：手写字体识别 MNIST (实战 - 下) 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3zaab2aaatqak6g3ykfrfbsgddxeaahia.f10002.
需求 在物联网和智能家居的制作方面，物体的识别是一个很重要的方面。我们都知道，物联网主要分为感知识别、网络传输、综合运用等方面。而感知识别最重要的就是识别出是什么物体。...我们平时主要是根据各种电子标签提前标识出物体的序号，从而让中央处理单元以前知道是什么物体。而我们在生活中，还常常利用图像识别技术进行识别，感测出是什么物体。...image.png 技术 本文中制作的图像识别软件是由python和pyqt5制作而成，使用LBP+SVM技术，训练识别给定的测试图像，从而进行物体识别。...image.png 识别图像 建立testing文件夹，在其中存放你想要识别的图像。...，提前存放的文件夹的图像训练成了相关文件夹名字的素材，而当检测到相关图片时，显示相关的名称。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World，用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。...环境： Windows 10 Anaconda 4.3.0 Spyder 本节笔记主要采用 Softmax Regression 算法，构建一个没有隐层的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。...，5000样本的验证集，10000样本的测试集。...空白部分全部为0，有笔迹的地方根据颜色深浅有0~1的取值，因此，每个样本有28×28=784维的特征，相当于展开为1维。...placeholder：输入数据的地方，None 代表不限条数的输入，每条是784维的向量 Variable：存储模型参数，持久化的 4.训练模型 我们定义一个 loss 函数来描述模型对问题的分类精度
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