39 实战 多种手写数字识别模型

最新推荐文章于 2025-07-15 17:17:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaxinhong/article/details/81809990
本文介绍手写数字识别的经典数据集MNIST，并通过Keras实现全连接层、卷积神经网络（CNN）及递归神经网络（RNN）三种模型的应用。此外，还推荐了深入学习Keras的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

手写数字数据集

MNIST：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

训练集6W，测试集1W，特征28*28的黑白像素点，标签0-9

 

Keras Examples

https://github.com/fchollet/keras，examples文件夹下

 

读取数据

Keras里面的datasets中已经准备好了mnist数据集，直接使用即可

 

实践

讲三个代码：

  • 全连接层
  • CNN
  • IRNN

 

如果感兴趣的话，把Keras文档（https://keras.io/）完整读一遍，把提供的examples逐个试一遍

 

 

手写数字识别程序，模型和测试图片
11-09
有训练代码和测试代码和我已经训练好的模型，还有几张我的测试图片 详情见我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38269418/article/details/78991649
机器学习python实战之手写数字识别
09-21
### 机器学习Python实战之手写数字识别 在本篇内容中，我们将深入探讨如何使用Python结合机器学习技术实现手写数字识别。该主题不仅具备实际应用价值，而且对于理解机器学习基本原理及其实践操作非常有帮助。接下来...
手写数字识别模型
yy031的博客
10-19 662
前提条件 import paddle from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 数据处理 train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train') train_data0=np.array(train_dataset[0][0]) train_la
[模型训练]基于 PyTorch 实现 MNIST 手写数字识别（附完整代码与详解）
最新发布
qq_75276144的博客
07-15 1451
摘要：本文基于PyTorch框架实现了一个类似LeNet-5的卷积神经网络(CNN)用于MNIST手写数字识别任务。模型采用"卷积层+池化层+全连接层"结构，包含两个卷积块(5x5卷积核)和三个全连接层。训练过程使用Adam优化器和交叉熵损失函数，10轮训练后准确率达98%以上。测试阶段通过预处理(灰度转换、尺寸调整和背景反转)确保输入数据与训练分布一致，并关闭梯度计算加速推理。代码自动下载MNIST数据集并创建目录，包含完整的训练、测试流程和模型保存功能，适合深度学习初学者实践参考。
手写数字识别
qq_56739209的博客
10-19 286
import paddle from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class MNIST(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(MNIST, self).__init__() # 定义一层全连.
深度学习 手写数字识别模型
m0_56051805的博客
12-21 1363
深度学习 手写数字识别模型
KNN——手写数字识别模型
weixin_45451576的博客
08-05 918
KNN——手写数字识别模型
ViT-基于MNIST手写数字识别数据集训练Vision-Transformer模型-简单易上手-优质项目实战.zip
10-21
本项目的核心在于使用ViT模型在MNIST手写数字识别数据集上进行训练，以展示其在图像识别任务中的有效性。MNIST是一个包含0到9的手写数字图像的标准数据集，广泛用于计算机视觉和机器学习的教育与研究。 在本项目中...
python大数据分析与机器学习商业案例实战_手写数字识别模型_编程实例课程教程.pdf
02-28
python大数据分析与机器学习商业案例实战_手写数字识别模型_编程实例课程教程.pdf
基于Python和TensorFlow/Keras框架的手写数字识别模型实战
10-30
内容概要：本文档详细介绍了使用Python语言和TensorFlow/Keras框架从零开始构建、训练和评估一个用于手写数字识别（MNIST数据集）的深度学习模型的全流程。首先，文章讲解了环境搭建所需的相关软件及其安装方法；...
Python基于SVM技术的手写数字识别问题项目实战
06-04
文档详细介绍了使用Python和SVM（支持向量机）技术进行手写数字识别的项目实战。该项目基于MNIST数据集，通过构建并训练高性能的SVM模型实现对数字图像的精准分类。内容涵盖了从数据预处理、特征工程到模型构建与...
paddlepaddle手写数字识别模型
null
10-18 2076
数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。在处理如所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含50 000条训练样本和10 000条测试样本。
Keras-深度学习-神经网络-手写数字识别模型
笔记
06-14 3174
在这个过程中，需要将每个图像转换为28x28的矩阵，并添加额外的一维来表示颜色通道。同时，由于图像数据的大小范围可能不同，进行归一化可以使所有的图像数据都落在[0,1]之间。然后使用load_data()函数将MNIST数据集加载到程序中，并将数据集分为训练集和测试集，其中x_train、y_train为训练集，x_test、y_test为测试集。同时，可以设置分批次训练和训练的轮数等参数，verbose可用于决定是否显示训练过程。在训练结束后，输出模型在测试集上的准确率，并记录总的时间消耗。
手写汉字笔迹识别模型汇总
djph26741的博客
05-28 1228
手写汉字笔迹识别模型： 第一名用的是googleNet，准确率97.3% def GoogleLeNetSlim(x, num_classes, keep_prob=0.5): with tf.variable_scope('main'): t = slim.conv2d(x, 64, [3, 3], [1, 1], padding='SAME', a...
手写体数字识别———LeNet模型
weixin_37592611的博客
06-02 9385
一,Minist数据集特点 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...
【第一个深度学习模型应用-手写数字识别】
Jenny_BigData的博客
11-14 1015
MNIST数据集是手写数字识别问题中最经典的数据集之一，很多模型在该数据集上取得了良好效果。MNIST数据集是NIST（National Institute of Standards and Technology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，MNIST 数据集可在。本次作业的主要任务是使用扩充后的手写数字数据集训练一个全连接神经网络模型(BP),使之适应中国人的书写习惯,提升识别效果。数据集由两部分组成，一部分是原始MNIST数据集，另一部分是自制手写数字数据集。
人工智能入门（一）：基于Pytorch的手写数字识别模型
weixin_63441326的博客
04-21 1457
学习过线性代数的话，你可能对矩阵比较熟悉，张量其实就是矩阵向任意维度的推广。（1）如果一个矩阵只有一个元素，那么它被称为0阶张量；（2）如果一个矩阵只有一行或者一列（我们称其为只有一个“轴”），则被称为一阶张量；（3）显然，大部分的矩阵都有m行n列（有两个轴），则就被称为二阶张量；（4）如果将一个二阶张量看作一个整体，由多个二阶张量组成一个新的数组，则二阶张量就被推广为三阶张量；当然，我本人有个小技巧帮助你推导三阶之后的张量。来，跟我念：一个张量、往下拉、往右拉、往后拉；
CNN LeNet5模型实战：手写数字识别与模型PPT教程
- **背景介绍**：介绍手写数字识别的应用背景和LeNet-5模型的提出背景。 - **网络结构**：详细描述LeNet-5的网络结构，包括各层的类型、功能和参数设置。 - **工作原理**：解释卷积层、池化层、全连接层等在图像识别...
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