numpy完成手写字体识别（机器学习作业02）

最新推荐文章于 2024-06-14 10:07:04 发布
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分类专栏： XJTU机器学习作业
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ECHOSON/article/details/110307556
这篇博客详细介绍了使用numpy实现手写数字识别的过程，包括数据预处理、网络搭建、模型训练等步骤。在数据预处理阶段，对二进制文件中的图像进行归一化处理；网络模型采用relu作为隐藏层激活函数，softmax用于输出层。训练结果显示模型在MNIST数据集上进行多分类任务，但最后准确率从90%降至10%，可能是由于最后一层不应使用relu导致。

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利用神经网络识别手写数字详解（仅Numpy）-附程序函数架构思维导图
Hewujiutian_的博客
05-15 34
这段代码实现了一个前馈神经网络，用于识别手写数字。网络通过小批量随机梯度下降（SGD）和反向传播算法进行训练。主要功能包括：定义网络结构、初始化参数、前向传播、训练、反向传播、权重/偏置更新以及模型评估。代码结构清晰，首先导入必要的模块，然后定义神经网络类 Network，初始化权重和偏置。前向传播通过 feedforward 方法计算输入在网络中的输出。训练过程使用 SGD 方法，通过小批量数据更新网络参数。反向传播算法用于计算梯度，并更新权重和偏置。最后，模型在测试集上评估准确率。整体代码简洁，适合学习
Python——numpy实现简单BP神经网络识别手写数字
Eyizoha的博客
04-23 1万+
直接上代码： 1.核心代码：神经网络以及BP算法 import numpy as np from tqdm import trange # 替换range()可实现动态进度条，可忽略 def sigmoid(x): # 激活函数采用Sigmoid return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): # Sigmoid的导数 ...
手写数字识别Numpy版
05-03
取数据的方法： data = np.load("../data/mnist.npz") x_train = data["x_train"]
实现MNIST（1）
湾区小学生的博客
04-21 321
import numpy as np import gzip import _pickle as cPickle def sigmoid(z): return 1.0 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_prime(z): '''sigmoid函数的导数''' return sigmoid(z) * (1-sigmoid(z)) def lo...
数值微分法实现手写数字识别（纯numpy实现）
热门推荐
Keras深度学习
01-13 3万+
手写数字识别作为深度学习入门经典的识别案例，各种深度学习框架都有这个例子的实现方法。我这里将不用任何深度学习现有框架，例如TensorFlow、Keras、pytorch，直接使用Python语言的numpy实现各种激活函数、损失函数、梯度下降的方法。 程序分为两部分，首先是手写数字数据的准备，直接使用如下mnist.py文件中的方法load_minist即可。文件代码如下： # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError:
Numpy实现神经网络-手写数字识别
qq_43680142的博客
04-27 1676
使用numpy实现神经网络的前向传播，以及反向传播，使用矩阵计算加快运算速度，理论推导则在以前的博客中。
numpy完成手写字体识别
最新发布
06-23
在IT领域，特别是深度学习和计算机视觉中，手写字体识别是一项重要的技术，它使得机器可以理解和解析人类手写的字符。在这个场景下，`numpy`作为一个强大的Python库，被广泛用于处理数值计算和数据操作，尤其在构建...
python机器学习手写字体识别_Python 3 利用机器学习模型 进行手写体数字检测
weixin_39760206的博客
12-03 1460
0.引言介绍了如何生成手写体数字的数据，提取特征，借助 sklearn 机器学习模型建模，进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试。用到的几种模型：1. LR，Logistic Regression， 　　　　　　　　　　 　　　　(线性模型)中的逻辑斯特回归2. Linear SVC，Support Vector Classification，　　　　　　(支持向量机)中的线性支持向量分类3...
机器学习预测-CNN手写字识别
ZSC001127的博客
05-25 825
通过子类化。
手写数字识别，吴恩达机器学习
weixin_47598128的博客
06-07 687
加载数据data = loadmat(path) # 返回一个字典# output数据类型为mat，这是MATLAB的一种输出数据类型，其中存放的数据按照索引名称，可以理解为存放的为数组。X：代表5000个手写数字图像，一个图像为一个1400的矩阵，为一个2020矩阵扁平化的结果。Y：对手写数字图像的预测值，其中1-9的预测值为对应的数组，而0的预测值被映射为10，或许和我们的思维方式有些不同，但是这对模型训练和结果预测并没有影响。# 显示部分数据plt.show()
用python的numpy实现mnist手写数字识别
我不是坏人的博客
11-22 9499
用numpy实现mnist手写数字识别（不使用深度学习框架）；一万张测试集，以识别正确图片所占的比例作为准确率，准确率达到93%
MNIST手写识别numpy实现
01-20
用numpy实现的深度学习，只有一层，训练前正确率为 0.098400，训练后正确率为 0.904600
numpy实现支持向量机(SVM)
04-29
实现了拉格朗日，KKT条件SVM判断，通过SMO算法求得最佳aplpa。文件夹包括数据，*.py,*.ipynb文件
用python的numpy实现神经网络 实现 手写数字识别
weixin_39504048的博客
01-20 9282
首先是读取文件，train-images-idx3-ubyte等四个文件是mnist数据集里的数据。放在MNIST文件夹里。MNIST文件夹和这个.py文件放在同一个文件夹里。 import numpy as np import struct train_images_idx3_ubyte_file = './MNIST/train-images-idx3-ubyte' train_l
基于Numpy构建全连接前馈神经网络进行手写数字识别
行步至春深
03-07 4206
文章目录(一) 问题描述(二) 设计简要描述(三) 程序清单(四) 结果分析(五) 调试报告(六) 实验小结 (一) 问题描述 不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist提供的手写数字体。 (二) 设计简要描述 机器学习的三个基本步骤—— 程序设计思路——(此图放大可看清) (三) 程序清单 import numpy as np from mnist import load_mnist # sigmoid函数 def sigmoid(x)
基于Python+Numpy手写数字识别
2301_79810943的博客
06-14 847
一、项目背景手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域的一个经典问题。随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别在邮政自动化、银行票据处理、教育考试评分等领域得到了广泛应用。本项目旨在利用Python编程语言结合Numpy库实现一个简单的手写数字识别系统，通过学习和识别手写数字图像，实现对数字0-9的准确分类。二、数据集本项目将使用著名的MNIST手写数字数据集。MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一张28x28像素的灰度图像，表示一个手写数字（0-9）。
使用numpy搭建神经网络，进行手写数字识别-2019
yyy的技术日常
06-27 1万+
使用numpy搭建神经网络，进行手写数字识别 1 实验目的与要求 实验要求使用神经网络来完成基于MNIST的手写数字的分类。其中MNIST数据库是由Yann提供的手写数字数据库文件。这个数据库主要包含了60000张的训练图像和10000张的测试图像，囊括了各种手写数字图片。数据样本如下图所示。 实验要求使用手动搭建神经网络，实现前后向，参数更新。神经网络结构不限,建议使用CNN，并利用训练好的神经网络对于测试集进行分类，依据初步的分类结果，对所设计的网络结构进行分析与改进，最后对于结果进行分析，并与前两次
机器学习算法学习01：利用Numpy编写KNN算法解决手写体数字识别问题
theworld666的博客
09-15 2459
机器学习算法学习01：利用Numpy编写KNN算法解决手写体数字识别问题 前言 在深度学习未彻底被大众接受前，人们对人工智能的研究是企图研究出一系列巧妙的算法解决相关计算机视觉问题，这里面涌现了无数令人叹为观止的算法（随机森林，遗传算法，SVM，马尔科夫链，KNN等）即使在深度学习逐渐占据解决计算机视觉人工智能问题的算法的今天，不可否认，依旧有许多深度学习算法吸收了这些传统算法的思想，从而来进行改进，所以学习这些传统算法也是非常有必要的????????????。本次我们介绍的是如何利用numpy库来构造KN
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