我也忘了在哪里看过几篇类似的文章，为了让更多朋友知道这个好工具，我今天也作为一名合格的搬运工，希望大家努力传播正能量，和大家共同进步！谢谢！ NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu
NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu 14.04，其它的系统效果如何，就不得而知了。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
通过使用mnist（AI界的helloworld）手写数字模型训练集，了解下AI工作的基本流程。
这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些，更加便于我们直观的观察算法之间的差异。
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我们知道大多数的 AI 是在云端运算的，但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。
近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能也是可观的。如果进行进一步的比较，使用中等大小的数据集，图神经网络的优势才能显现出来。
MNIST机器学习入门 博文 ID：机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上
手写数字识别问题 图像识别是深度学习众多主流应用之一，手写数字识别则是图像识别范畴简化版的入门学习经典案例。在TensorFlow的官方文档中，把手写数字识别“MNIST”案例称为机器学习项目的“Hello World”。从这个案例开始，我们的连载才开始有了一些“人工智能”的感觉。 问题的描述是这样： 有一批手写数字的图片，对应数字0-9。通过机器学习的算法，将这些图片对应到文本字符0-9。用通俗的话来说，就是计算机认出了图片上面手写的数字。 从问题描述可见这个机器学习项目的“Hello World”
对 MNIST 手写数字识别进行分类大致分为四个步骤，这四个步骤也是训练大多数深度学习模型的基本步骤：
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将介绍Fashion-MNIST数据集。
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
数字手写体识别数据集，常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28×28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。 数据集大小：~12MB 下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html
在过去的几年里，图像识别研究已经达到了惊人的精确度。不可否认的是，深度学习在这个领域击败了传统的计算机视觉技术。 将神经网络应用于MNIST的数据集以识别手写的数字这种方法将所有的图像像素传输到完全连接的神经网络。该方法在测试集上的准确率为98.01%。这个成功率虽然看上去不错，但不是完美的。 应用卷积神经网络可以产生更成功的结果。与传统的方法相比，重点部分的图像像素将被传输到完全连接的神经网络，而不是所有的图像像素。一些滤镜应该被应用到图片中去检测重点部分的像素。 Keras是一个使用通用深度学习框架的A
思路是先构建VOC2007格式的猪脸数据集，在转换成tf格式，然后利用tf的objectdetectionapi进行训练。原因是把2种构建方式都熟悉一遍，并把所有流程过一遍。
在本教程中，我们将使用我们已有的关于 PyTorch 和线性回归的知识来求解一类非常不同的问题：图像分类。我们将使用著名的 MNIST 手写数字数据库作为我们的训练数据集。其中含有 28×28 像素的灰度手写数字图像（0 到 9），并且每张图像都带有指示该图像的数字的标签。下面是一些来自该数据集的样本：
''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000(实际使用：10000) 测试集数量：10000（实际使用：1000) 层数：40 ------------------------------ 运行结果： 正确率：97% 运行时长：65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' #
caffe是一个深度学习的框架, 具体我也不太清楚, 可以自行百度吧, 我也是刚刚知道有这么一个框架, 才疏学浅啊.
接下来保持住节奏，每周起码一篇paper reading，要时刻了解研究的前沿，是一个不管是工程岗位还是研究岗位AIer必备的工作，共勉！
本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World，用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。笔记的内容来自 Tensorflow 中文社区和黄文坚的《Tensorflow 实战》，只作为自己复习总结。
【AI100 导读】本文是《数学不好，也可以学习人工智能》系列的第四篇文章，主要内容围绕 Tensors（张量）展开。 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢？ 但是
2021年伊始，Nature杂志在同一期上刊登了两篇光学神经网络的最新进展，标题分别是：
问题 什么是MNIST?如何使用Pytorch实现手写数字识别？如何进行手写数字对模型进行检验？ 方法 mnist数据集 MNIST数据集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集，包含
最近，一位日本小哥武田广正（音译）就在1990年的电脑PC-9801上实现了CNN来识别手写字符。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09027.pdf
本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前，请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow（windows安装请点这里，其他版本请官网找），适当编写文章中提到的例子能提升理解。
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算，均在矩池云平台进行。
本文介绍了深度学习与机器学习中开源图片数据库的汇总，包括ImageNet、CIFAR、MNIST、LFW、COCO、Pascal VOC、ImageNet、COCO、手写数字数据集、CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、手写数字数据集、ImageNet、Pascal VOC等数据集。这些数据集在训练和测试图片分类、目标检测、图像分割、场景分类、图像生成对抗网络、自然语言处理等任务中得到了广泛应用。同时，还介绍了一些流行的深度学习模型和数据集，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception、EfficientNet、NASNet、Panoptic、OpenImages、COCO、ImageNet等，以及数据集的处理和分析方法，如数据增强、数据清洗、数据集划分等。这些方法和模型在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用，可以帮助研究人员更好地利用数据集进行训练和测试，提高模型的泛化能力和鲁棒性，推动人工智能技术的发展。
对于图像分类任务，当前最先进的架构是卷积神经网络 (CNNs).。无论是面部识别、自动驾驶还是目标检测，CNN 得到广泛使用。在本文中，针对著名的 MNIST 数字识别任务，我们设计了一个以 tensorflow 为后台技术、基于 keras 的简单 2D 卷积神经网络 (CNN) 模型。整个工作流程如下:
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 本文要解决三个问题： 第一个问题：如何把SAS数据集转换为矩阵来处理？ 把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会
深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么作用。
今天我们根据mnist手写数字的数据集来对0-9共10个数字进行分类，旨在通过这个分类项目的学习，一起学习分类的相关知识和技巧。 由于篇幅有限，代码未全部贴出，文末附关键字，回复该关键字即可下载本系列实战代码。 言归正传，步入正题！首先我们需要进行数据集的下载，也可以按照系列二中介绍的方法下载数据集，因为该数据集比较大，代码中下载比较费时，所以我给大家下载好了，直接公众号回复“mnist”，即可网盘下载。在进行分类之前，我们第一步是需要了解数据集，一起看一下数据集中都有些什么吧。 1. MNIST数据集 首
打架斗殴监测识别算法采用yolov5先进的图像处理和机器学习算法框架模型，打架斗殴监测识别算法能够自动识别和分析出打架斗殴的行为特征。一旦系统检测到打架斗殴行为，将自动触发告警。打架斗殴监测识别算法中YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从打架斗殴监测识别算法网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。
《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来，后人也能走得更顺畅一点。
作者：Yangfan Hu等 机器之心编译 参与：Geek AI、张倩 脉冲神经网络（SNN）具有生物学上的合理性，并且其计算潜能和传统神经网络相同，主要障碍在于训练难度。为解决这个问题，浙江大学和四川大学近日提出了脉冲版的深度残差网络 Spiking ResNet。为解决模型转换的问题，研究者提出了一种新机制，对连续值的激活函数进行标准化，以匹配脉冲神经网络中的脉冲激发频率，并设法减少离散化带来的误差。在多个基准数据集上的实验结果表明，该网络取得了脉冲神经网络的当前最佳性能。 引言 研究表明，脉冲神经
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比
这篇文章原为 quora 中2017年机器学习领域最杰出的成就是什么？问题下的答案。
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：
在前言中，已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中，我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络，这个建立的神经网络用来识别手写数字，它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格，在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后，有兴趣研究例子中相关的理论概念，建议读者去阅读神经网络与深度学习一书，该书同样可在网上获得，该书阐述了本例子中的一些深度理
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成S
原始的网址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/mnist/beginners/index.html#mnist-for-ml-beginners
在之前的教程中，我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型，并且达到了约 86% 的准确度。
前言 在我们之前的文章中，我们学习了如何构造一个简单的 GAN 来生成 MNIST 手写图片。对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势，因此，我们这一节我们将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 专栏中的所有代码都在我的 GitHub中，欢迎 star 与 fork。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/d
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