MNIST不同分类器效果比较

最新推荐文章于 2020-12-22 18:40:03 发布
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原文链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

博客提供了MNIST数据集的链接http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ，MNIST是信息技术领域常用的数据集，可用于机器学习等相关研究。
MNIST手写数字分类图像分类KNN分类器 MATLAB代码实现
08-13
# MNIST手写数字分类图像分类KNN分类器 MATLAB代码实现 该代码实现了一个简单的 k 最近邻(kNN)分类器,用于对 MNIST 手写数字数据集进行分类。 使用方法： 1. 将代码压缩包解压，该项目已包含所有代码和MNIST数据集 2...
mnist.zip_mnist 全连接_mnist网络_分类器_卷积分类_循环神经网络
07-14
全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络都可以构建有效的分类器，通过训练优化模型参数以达到最佳分类效果。 **卷积分类** 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在处理图像数据时特别有效，因为它...
SVM算法对MNIST数据集分类
12-24
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
[Pyrorch] MNIST 使用不同优化器
qq_41937664的博客
09-20 962
import torch from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn.functional as F #选择激活函数 import torch.optim as optim #选择优化器 import matplotlib.pyplot as plt #准备数据 batch_size=64 tr.
TensorFlow综合整理（二）Mnist实现及最佳
Raoodududu的博客
09-10 283
   
图像物体分类
Z's Palace
08-31 2830
对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习> 物体分类任务要求回答一张图像中是否包含某种物体，对图像进行特征描述是物体分类的主要研究内容，一般来说，物体分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述，然后使用分类器判断是否存在某类物体。一、物体分类检测研究存在的困难 二、物体分类方法近年来，物体分类方法多侧重于学习特征表达，典型的包括词包模型（Bag-of-Wor
Python sklearn包——mnist数据集下不同分类器的性能实验
无限大地NLP_空木的专栏
03-03 7798
Preface：使用scikit-learn各种分类算法对数据进行处理。 2.2、Scikit-learn的测试        scikit-learn已经包含在Anaconda中。也可以在官方下载源码包进行安装。本文代码里封装了如下机器学习算法，我们修改数据加载函数，即可一键测试： classifiers = {'NB':naive_bayes_classifier,
基于Mnist数据集的贝叶斯分类器
05-04
在本项目中，我们将探讨如何利用Python编程语言和经典的Mnist数据集来实现一个贝叶斯分类器。Mnist数据集是手写数字识别领域的标准基准，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像...
classify-digits:使用 Node 的 MNIST 数字分类器
06-07
使用前馈神经网络的 MNIST 数字分类器 节点模块 表示 快速车把 Node-PNG ( ) 数字 ( ) Lodash ( ) 大脑（ ） Q ( ) 其他依赖 引导程序 获取 MNIST 数据 将所有文件解压到 data/ 目录
(源码)基于snntorch框架的脉冲神经网络MNIST分类器.zip
最新发布
02-08
# 基于snntorch框架的脉冲神经网络MNIST分类器 ## 项目简介 本项目利用snntorch框架构建了一个脉冲神经网络（SNN），旨在实现MNIST手写数字数据集的分类任务。通过使用Leaky Integrate and Fire (LIF)神经元模型和...
最小距离分类器Matlab实现
05-04
最小距离分类器 类中心向量分类器 Matlab
机器学习(10.1)--手写数字识别的不同算法比较(1)--mnist数据集不同版本解析及平均灰度实践
雨落那秋林
02-23 3055
现在网上流行的mnist数据集共有两个版本1、tensorflow 提供的 点击此处下载2、开源标准数据集    点击此处下载连续向下的几篇文章将是一套系列文章，都是对mnist的开源标准数据集进行手写数字识别的在我之前的所有文章多是在tensorflow内容才使用到mnist,因此，基本使用的是tensorflow 提供的版本在这个系列的文章，我不依赖tensorflow,应用基本机器学习方法来...
基于Bayes分类器的mnist分类（属性独立且服从高斯分布）
Rong_Robot的博客
05-18 2166
mnist的Bayes分类是基于python 3.7.0、numpy 1.16.2版本实现的。 总结：贝叶斯分类器的主要思想：P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(Y) 因为对所有类别来说，P(X)相同，因此求解P(y|X)的主要在于求解 先验概率 P(y)和 类条件概率 P(X|y)，原问题简化为：当类别y取不同值时，求P(y)*P(X|y)的最大值，此时类别y即为 X 的类别。 原问题等价...
TensorFlow 深度学习框架（6）-- mnist 数字识别及不同模型效果比较
ouprince
03-20 996
以下代码给出了一个在 mnist 数据集上实现 使用指数衰减学习率设置，使用正则化来避免过度拟合，以及使用滑动平均模型 功能的完整的TensorFlow 程序。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # mnist 数据集相关常数 INPUT_NODE = 784 ...
Keras框架神经网络算法训练MNIST分类准确率(实验)
公众号：瑞行AI
11-27 1万+
MNIST数据集信息参考：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html MNIST是手写数字0~10图片数据集，每一张图片包含28*28个像素。 MNIST训练数据集包含：（1.）60000张图片的像素信息，表示成一个[60000,28,28]的张量；（2.）60000张图片的标签信息，表示成一个[60000,10]的矩阵，因为图片的标签是介于0-9的数
图像处理之KNN+CNN数字识别
阿优乐扬的博客
02-02 2618
OpenCV-TensorFlow 入门人工智能图像处理 1、KNN数字识别 1.1、load Data 1.2、knn test train distance 5*500=2500距离 1.3、knn k个最近的5张测试图片和500张训练图片做差，找到4张最近的图片 1.4、k个最近的图片 ————> parse centent label 1.5、统计监测数据的概率 1.6、源码汇总 2、CNN实现手写数字识别 2.1、导入安装包 2.2、加载数据 2.3、定义tf.placeholder()
图像分类方法
Stay hungry, stay foolish
10-31 6323
一、最小距离分类法是监督分类的方法之一。它的具体分类过程如下： （1）利用训练样本数据计算出每一类别的均值向量及标准差（均方差）向量； （2）以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置，计算输入图形中每个像元到各类中心的距离。在遥感图形分类处理中，应用最广泛而且比较简单的距离函数有两个： 欧几里德距离  和绝对距离  。 （3）根据计算的距离，把像元归入到距离最小的那一类中去。 由于直接运
深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始
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03-25 16万+
刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络： 本文思路： 一、我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念： 1、卷积过程：   我们经常说卷积神经网络卷积神经网络，到底什么才是卷积？网络层卷积过程到底怎么实现？我们在这里借鉴了另一位博客大牛的动态图来给大
MNIST数字分类——使用卷积神经网络
guotianqing的博客
12-22 3891
简介 关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，可以参考使用keras构建和训练mnist的神经网络。 卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。可以对比，使用简单的卷积神经网络，即可达到比使用Dense层模型精确度更高的模型。 与密集连接层不同，卷积层学到的是图像的局部模式，而Dense层是从输入空间中学习全局模式。 这个重要特性使用卷积神经网络具有以下特点： 学习到模式具有平移不变性，这使得它可以在图像的任意位置识别该模式，能够高效利用数据，只需要更少
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