今天在学习PCA的时候,使用mnist数据集遇到一个问题,代码是这样的: import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") 遇到了报错:[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败. 原因: 以为是源地址被墙了,就搭梯子试试,结果还是不行 搜了一下原因,是因为源地址已经不能用了 解

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,

人工智能是当下很热门的话题,手写识别是一个典型的应用.为了进一步了解这个领域,我阅读了大量的论文,并借助opencv完成了对28x28的数字图片(预处理后的二值图像)的识别任务. 预处理一张图片: 首先采用opencv读取图片的构造函数读取灰度的图片,再采用大津法求出图片的二值化的阈值,并且将图片二值化. int otsu(const IplImage* src_image) { double sum = 0.0; double w0 = 0.0; double w1 = 0.0; double

最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程 安装Caffe并运行Mnist例程 我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnis

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer

import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flatten,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2Dfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.optimizers import RMSpropfrom skimage import

引言 上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考虑到数据中可能存在噪音,还引入了松弛变量. 理论是抽象的,问题是具体的.站在岸上学不会游泳,光看着梨子不可能知道梨子的滋味.本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别.体会一下SVM算法的具体过程,理理它的一般性的思路. 问题的提出 人类视觉系统是世界上众多的奇迹之一.看

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9共十个,所以我们的输出层

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 循环神经网络RNN 相关名词: - LSTM:长短期记忆 - 梯度消失/梯度离散 - 梯度爆炸 - 输入控制:控制是否把当前记忆加入主线网络 - 忘记控制:控制是否暂时忘记主线网络,先看当前分线 - 输出控制: 控制输出是否要考虑要素 - 数据有顺序的/序列化 - 前面的影响后面的 RNN L

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 分类实验之识别手写数字 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

人工智能   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 . 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理.知识.学习.交流.感知.使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别.语言分析.棋类游戏等等单方面的能力达到了超越

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取

实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取图片的灰度值矩阵(28,28),然后把每张图片的灰度值矩阵resha

概述 带GUI界面的,基于python sklearn knn算法的手写数字识别器,可用于识别手写数字,训练数据集为mnist. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/13039.html 前言 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,通俗点来说,就是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k 个实例,这 k 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类. python 第三方

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元

目录 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>