简单HOG+SVM mnist手写数字分类

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简单HOG+SVM mnist手写数字分类

使用工具 :VS2013 + OpenCV 3.1 数据集:minst 训练数据:60000张测试数据:10000张输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test s…

MNIST手写数字分类simple版（03-2）

simple版本nn模型训练手写数字处理 MNIST_data数据百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/19lhmrts-vz0-w5wv2A97gg 提取码:cgnx import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=…

mnist手写数字问题初体验

上一篇我们提到了回归问题中的梯度下降算法,而且我们知道线性模型只能解决简单的线性回归问题,对于高维图片,线性模型不能完成这样复杂的分类任务.那么是不是线性模型在离散值预测或图像分类问题中就没有用武之地了呢? 本篇我们就套用regression中的部分机制来处理classification中的问题. 在这里首先介绍一下激活函数. 所谓激活函数,实际上就是引入非线性因子,将线性模型去线性化,增强模型的表达能力.ReLU激活函数是我要介绍的第一个激活函数,其定义式为φ(z)=max{0,z},图像表示…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

Tensorflow之MNIST手写数字识别：分类问题（1）

一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点: 1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten…

第三节，CNN案例-mnist手写数字识别

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深…

Tensorflow实现MNIST手写数字识别

之前我们讲了神经网络的起源.单层神经网络.多层神经网络的搭建过程.搭建时要注意到的具体问题.以及解决这些问题的具体方法.本文将通过一个经典的案例:MNIST手写数字识别,以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程. 一 .MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一,通常这个数据集都会被作为深度学习的入门案例.数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/…