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

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

caffe-windows之手写体数字识别例程mnist 一.训练测试网络模型 1.准备数据 Caffe不是直接处理原始数据的,而是由预处理程序将原始数据变换存储为LMDB格式,这种方式可以保持较高的IO效率,加快训练时的数据加载速度.模型通常用ProtoBuffer文本格式表述,训练结果保存为ProtoBuffer二进制文件或是HDF5格式文件. 下载数据至数据文件夹D:\Ammy\caffe\caffe-master\data\mnist 编写数据转换脚本,将原始数据转换成lmdb数据格式,

基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train the neural network def train(): pass # query the neural netwo

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图. 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释. 这是原始的LeNet5网络: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import time # 声明输入图片数据,类别 x = tf.placeholder('float', [None, 784]

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

声明:本文章为阅读书籍<Python神经网络编程>而来,代码与书中略有差异,书籍封面: 源码 若要本地运行,请更改源码中图片与数据集的位置,环境为 Python3.6x. 1 import numpy as np 2 import scipy.special as ss 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import imageio as im 5 import glob as gl 6 7 8 class NeuralNetwork: 9 # initi

本文摘自Michael Nielsen的Neural Network and Deep Learning,该书的github网址为:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning """ network.py ~~~~~~~~~~ A module to implement the stochastic gradient descent learning algorithm for a feedfor

1实验环境 实验环境:CPU i7-3770@3.40GHz,内存8G,windows10 64位操作系统 实现语言:python 实验数据:Mnist数据集 程序使用的数据库是mnist手写数字数据库,数据库有两个版本,一个是别人做好的.mat格式,训练数据有60000条,每条是一个784维的向量,是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果,60000条数据是随机的.测试数据有10000条.另一个版本是图片版的,按0~9把训练集和测试集分为10个文件夹.这里选取.mat格式的数据源.

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4

一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

学过了数字图像处理,就进行一个综合性强的小项目来巩固一下知识吧.前阵子编写调试了一套基于MATLAB的车牌识别的项目的代码.今天又重新改进了一下代码,识别的效果好一点了,也精简了一些代码.这里没有使用神经网络等,只是用了最基础的数字图像处理算法,最后通过模板匹配,得到结果. 源码下载链接: 下载链接(注意:有两套,第二套是后来改进的,都能运行的) 运行结果: 这里读取了车牌图片目录中的第一幅图片,并显示出来了原图像:随后计算出车牌的区域,进行图像切割,单独把车牌提取出来:最后,从图像中切割出每个

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个

阅读本文约“2.2分钟” TensorFlow框架 ——TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统 ——可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域 ——TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统 ——TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型 MNIST数据集 ——有Google和纽约大学克朗研究所共同建立的手写数字的数据库

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p

上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上,本文章进一步探讨对神经网络算法优化,进一步提高准确率,通过测试发现,准确率提高了很多. 首先,改变之一: 先在初始化权重的部分,采取一种更为好的随机初始化方法,我们依旧保持正态分布的均值不变,只对标准差进行改动, 初始化权重改变前, def large_weight_initializer(self): self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason