多分类问题：初试手写数字识别
参考视频：09.多分类问题_哔哩哔哩_bilibili 文章目录 1 多分类问题：Softmax2 手写数字识别 1 多分类问题：Softmax 解决多分类问题需要用到Softmax分类器 将线性运算的所有结果变成正值，且和为1 P ( y = i ) = e Z i ∑ K − 1 j = 0 e Z j , i ∈ { 0 , . . . K − 1 } P(y=i)=\frac{e^{Z_i}...
pytorch 手写数字识别1
目录 概述 加载图片 绘图部分 backward前言： 这里以一个手写数字识别的例子,简单了解一下pytorch 实现神经网络的过程. 本章重点讲一下加载数据过程 参考： 课时9 手写数字识别初体验-1_哔哩哔哩_bilibili Pytorch中的backward函数 - 知乎 一 概述 整体流程如下,分为四步 二 加载图片...
手写本地缓存实战2—— 打造正规军，构建通用本地缓存框架
的小说名叫《当我谈跑步时我谈些什么》，讲述了一个人怎么样通过跑步去悟道出人生的很多哲理与感悟。而读书的价值，就是让我们可以将别人参悟出的道理化为己用，将别人走过的路化为充实自己的养料。在上一篇文章《手写本地缓存实战1——各个击破，按需应对实际使用场景》中，我们领略了实际项目中一些零散的缓存场景的实现方式，并对缓存实现中的LRU淘汰策略、TTL过期清理机制实现方案进行了探讨。作为《深入理解缓存原理与实...
PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）
下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。 1：数据预处理 PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强，它可以将数据从[0,255]映射到[0,1] 2：读取训练数据 准备好处理数据的流程后，就可以读取用于训练的数据了，torch.util.data.DataLoader提供了迭代数据，随机抽取数据，批量化数据等等功能...
基于BP神经网络进行手写体识别（Matlab代码实现）
录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨💻4 Matlab代码 💥1 概述 字符识别长期以来都是采用传统的识别方法, 对印刷体字符的识别率一般只是稳定在96%左右, 未能进一步提高, 而对手写体字符的识别, 其研究还处于探索阶段, 其识别率还相当低, 因此, 为了提高识别率, 就必须寻求新的方法和途径。 20世纪80年代中期, 人们已经开始利用人工神经网络解决手写体数字识别问题。人工神经网...
基于径向基函数RBF网络的手写数字分类（Matlab代码实现）
💥1 概述 本文的目标是使用径向基函数网络对MNIST数据集中的手写数字（从0到9)进行分类。径向基函数网络是一种使用径向基函数(RBF）作为激活函数的人工神经网络。它有三层: ·输入图层 ·具有RBF 激活功能的隐藏层·线性输出层 网络的输出是输入和神经元参数的径向基函数的线性组合。 下图说明了此结构: 每个隐藏单元由中心和展开/宽度定义。每个中心都是从训练集中抽取的样本。隐藏单元的激活由输入向量...
PyTorch使用快速梯度符号攻击（FGSM）实现对抗性样本生成（附源码和数据集MNIST手写数字）
一、威胁模型 对抗性机器学习，意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异，接下来我们通过一个图像分类器上的示例来进行讲解，具体的说，会使用第一个也是最流行的攻击方法之一，快速梯度符号攻击来欺骗一个MNIST分类器 每一类攻击都有不同的目标和对攻击者知识的假设，总的目标是在输入数据中添加最少的扰动，以导致所需要的错误分类。攻击有两者假设，分别是黑盒与白盒 二、快速梯度符号攻击简介 ...
菜菜学paddle第四篇：改进卷积神经网络构建手写数字识别
前言： 在《菜菜学paddle第三篇》我们利用了卷积神经网络构建了手写数字识别，但是遗憾的是，它的准确率让人大跌眼镜，本以为是金刚钻，却泥土的活也干不了。原因出在什么地方呢？ 不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数。手写数字识别是分类任务，使用均方误差作为分类任务的损失函数存在逻辑和效果上的缺欠。 本篇博文我们修改计算损失的函数，从均方误差（常用于回...
Pytorch 基于LeNet的手写数字识别
Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 介绍1.导入相关库2.定义 LeNet-5 网络结构3.下载并配置数据集和加载器4.定义损失函数和优化器5.定义训练函数并训练和保存模型6.可视化展示7.预测图8.加载现有模型（可选） 介绍 pip install matplotlib 1.导入相关库 import torchfrom torch import nnfrom torchvision ...
【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码
学生可以在项目中使用他们选择的任何语言，尽管至少从MATLAB或Python开始。建议使用MATLAB，因为它提供了一个简单、完整的环境，以及可视化结果。特别是，可以在项目并在网上找到。 【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码 引言 工作区文件结构 数据集 介绍 数据集获取方式： 用于特征提取、可视化和分类的PCA 任务 实现代码 • PCA based data d...