MNIST 手写数字识别模型建立与优化 本篇的主要内容有： TensorFlow 处理MNIST数据集的基本操作 建立一个基础的识别模型 介绍 S o f t m a x Softmax Softmax...回归以及交叉熵等 MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集（基本可以算是“Hello World”级别的了吧），我们要了解的情况是，对于每张图片，存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵，但是我们在导入数据进行使用的时候会自动展平成...，下面建立一个简单的模型来识别这些数字。..., [None, 10]) # 模型参数 # 对于这样的全连接方式 某一层的参数矩阵的行数是输入数据的数量 ，列数是这一层的神经元个数 # 这一点用线性代数的思想考虑会比较好理解 W = tf.Variable...交叉熵的介绍 交叉熵（cross entropy）的概念取自信息论，刻画的是两个概率分布之间的距离，一般都会用在分类问题中，对于两个给定的概率分布 p 和 q，（注意：这里指的是 概率分布，不是单个的概率值
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、概述 手写数字识别通常作为第一个深度学习在计算机视觉方面应用的示例，Mnist数据集在这当中也被广泛采用，可用于进行训练及模型性能测试； 模型的输入： 32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~...9数字，也就是相当于10个类别的图片 模型的输出： 分类结果，0~9之间的一个数 下面通过多层感知器模型以及卷积神经网络的方式进行实现 二、基于多层感知器的手写数字识别 多层感知器的模型如下，其具有一层影藏层...x_test, y_test) # 从Keras导入Mnist数据集 (x_train, y_train), (x_validation, y_validation) = loadData() # 显示4张手写数字图片...=>..] - ETA: 0s 10000/10000 [==============================] - 1s 112us/step MLP: 98.07% 三、基于卷积神经网络的手写数字识别
图片：32*32像素 黑白图像 编码 一个 3232 二进制图像矩阵 转为 1 1024 的向量 # 32*32 图像矩阵 -> 1*1024 向量 def img2vector(filename):...sqDistances ** 0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} # （以下两行）选择距离最小的k...sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] 手写数字识别...小结 实际使用此算法，执行效率并不高，因为算法需要为每个测试向量做 2000 次距离计算，每个距离计算包括了 1024 个维度浮点运算，总计要执行 900 次，此外，我们还需要为测试向量准备 2MB 的存储空间...是否存在一种算法减少存储空间和计算时间的开销？ k决策树就是k近邻的优化版，可以节省大量的计算开销。 Q&A 补充 参考 感谢帮助！
一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关的理论，包括卷积，池化，全连接，梯度下降法。...二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 图1 识别过程就像图片中那样，经过多次卷积和池化（又叫子采样），最后全连接就运算完成了。...2.2 卷积 卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN） 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...另一种是平均值池化，把选中的区域中的平均值作为抽样后的值。 这样做是为了后面全连接的时候减少连接数。...而且因为提取的就是所需的特征，所以在加快训练 速度的时候对结果并不会产生过大的影响，甚至更为精确。
示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统 (1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。...(5) 测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。...(6) 使用算法：本例没有完成此步骤，若你感兴趣可以构建完整的应用程序，从图像中提取数字，并完成数字识别，美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统。..., 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat ** 2 # numpy中的 axis=0表示列,向下，axis=1表示行，向右 # 在平时使用的sun默认的是...** 0.5 # argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount =
TensorFlow 入门（二）：Softmax 识别手写数字 MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集，如下图所示，它由几万张28像素x28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度值信息。...我们的任务就是对这些手写数字的图片进行分类，转成0~9一共十类。 ?...tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot = True) 注意：若提示你的主机中的软件中止了一个已建立的连接...，请关闭杀毒软件，以防误报。...这里手写数字识别为多分类问题，因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax，可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。
具体效果实现： 第一次由于设备问题所以只训练了是一些个简单的字； ? 第二选了23个字训练了3000在字迹清晰下能够识别： ?...类似于默，鼠，鼓，这类文字也能识别，由于训练数据的问题，在测试的时候应尽量写在正中间 ?...中文手写数据集下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码：zzos 项目完整python源代码下载：前去下载
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。
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。...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...), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print('MNIST手写图片准确率
本文内容：Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 更多内容请见 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于...AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 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...是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。...LeNet 是由 Yann Lecun 提出的一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一。本文使用的 LeNet 为 LeNet-5。...： 包含错误预测的结果： ---- 8.加载现有模型（可选） 本文的训练函数会保存每次训练的模型，下一次预测可以不调用训练函数，而是直接加载已经保存的模型来进行预测： # 加载保存的模型
TibetanMNIST正是形体藏文中的数字数据集，TibetanMNIST数据集的原图片中，图片的大小是350*350的黑白图片，图片文件名称的第一个数字就是图片的标签，如0_10_398.jpg这张图片代表的就是藏文的数字...在本项目中我们结合第四章所学的卷积神经网络，来完成TibetanMNIST数据集的分类识别。...导入所需的包 主要是使用到PaddlePaddle的fluid和paddle依赖库，cpu_count库是获取当前CPU的数量的，matplotlib用于展示图片。...matplotlib.pyplot as plt 生成图像列表 因为TibetanMNIST数据集已经在科赛网发布了，所以我们创建项目之前还需要在科赛网中把数据集下载下来，数据集标题为【首发活动】TibetanMNIST藏文手写数字数据集...我们对输出的结果转换一下，把概率最大的label输出，同时输出当前预测的图片。
传统的基本都能做，尤其对NLP的支持很好，譬如情感分析，word embedding，语言模型等，反正你想得到的，常见的都可以用它来试一试~ PaddlePaddle的安装 不得不吐槽一下PaddlePaddle...实现手写数字识别 训练步骤 传统的方式这次就不展开讲了，为了对比我们还是用CNN来进行训练。...这次训练的手写数字识别数据量比较小，但是如果想要添加数据，也非常方便，直接添加到相应目录下。 2.event_handler机制，可以自定义训练结果输出内容。...之前用的keras，以及mxnet等都是已经封装好的函数，输出信息都是一样的，这里paddlepaddle把这个函数并没有完全封装，而是让我们用户自定义输出的内容，可以方便我们减少冗余的信息，增加一些模型训练的细节的输出...安装诡异是一个吐槽点，但其实还是很优秀的一个开源软件，尤其是最值得说的分布式训练方式，多机多卡的设计是非常优秀的，本篇没有讲，下次讲讲如何用paddlepaddle做单机单卡，单机多卡，多机单卡和多机多卡的训练方式来训练模型
LogisticRegression(C=10000.0, random_state=0) lr.fit(X_train_std, y_train) 看下训练集误差，误差大约6.7954%，这个还是蛮大的
MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集，这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。...)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别, http://link.zhihu.com/?...images:temp_image}) sess.close() return final_predict_val, final_predict_index 运气挺好，随便找了张图片就能准确识别出来...Summary 综上，就是利用tensorflow做中文手写识别的全部，从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据，到如何设计network， 到如何做train，validation...感觉这个中文手写汉字数据集价值很大，后面感觉会有好多可以玩的。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24698483?refer=burness-DL
11.451450348 Accuracy= 0.9588 Train Finished takes: 76.92 Starting another session for prediction 算法：手写体数字识别使用的框架是由多个隐藏层组成的神经网络...，增加隐藏层的层数以提高分类准确率。
1. Baseline 读取数据 import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') X_test = p...
KNN实现手写数字识别 博客上显示这个没有Jupyter的好看，想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np...mnist.test.labels.shape)) Train: (55000, 784) Train: (55000, 10) Test: (10000, 784) Test: (10000, 10) mnist数据采用的是...TensorFlow的一个函数进行读取的，由上面的结果可以知道训练集数据X_train有55000个，每个X的数据长度是784（28*28）。...y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels 展示手写数字
据说，在命令行窗口打印出‘hello，world’是入门编程语言的第一个程序，那么手写数字识别就是机器学习的hello，world了，学习的东西不经常复习的容易忘记，因此在这里记录一下。...---- 最初学习机器学习的时候，我自己先做的其实是线性回归和逻辑回归，但是我用自己创建的函数和数据一直不能很好的让结果去拟合数据，所以不是成功的代码，还是需要在多研究一下。...要进行手写数字识别，首先需要数据，然后在定义一个神经网络来对数据进行训练，然后把训练好的权重和模型保存起来，在另外的程序调用，并拿来测试你想要测试的图片，看看训练的结果是不是比较正确。...关于数据获取，这里选择的keras自带的数据集，可以在keras的官网可以找到你需要的数据集，https://keras.io/datasets/ 数据集包含10个数字的60,000个...再用训练得到的模型对数据预测，可以看出预测的结果是对的，模型的准确率也有97之高。 就这样一个机器学习的helloworld就做好了。
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。
安妮 编译自 苹果机器学习博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天，手写识别比以往任何时候都重要。...但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。...简介 手写识别能够提高用户在移动设备上的体验，尤其适用于汉字这种相对复杂文字的使用者。由于汉字数量和书写样式多，手写识别确实是个大挑战。...系统结构 我们采用的是CNN通用架构，类似于之前在MNIST上手写识别实验中的架构。系统结构如图所示： ?...但我们能发现，top-1和top-4的准确性相当，top-4达到了95.1%的准确率，结果尚好。 综上所述，我们在嵌入式设备上构建了覆盖3万个字符的高精度手写识别系统。
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