任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率.(最终本文达到了\(99.36\%\)) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/手写数字识别 数据集介绍 MNIST数字数据集来自MNIST handwritten digit database, Yann LeC

Superpixel Sampling Networks 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/ssn 本文的思想很简单,传统的超像素算法是一种有效的低/中级的图像数据的表达,极大地降低了后续图像任务的基元(image primitives)数量.但是现存的超像素算法由于使用的是最邻近算法,一般都是不可微的,这就导致很难将它们集成到端到端的深度网络中,所以文章就改进提出了一种可微分的超像素算法,也就是文章提出的超像素采样网络(Superpixel Samp

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe

参考文档 深度学习数据集汇总介绍 1.  MNIST 深度学习领域的“Hello World!”,入门必备!MNIST是一个手写数字数据库,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. 最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的,当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一教程,其中Tensorflow关于MNIST的教程非常详细.数

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

Paper Information Title:<Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation>Authors:Xifeng Guo, Long Gao, Xinwang Liu, Jianping YinSources:2017, IJCAIOther:69 Citations, 71 ReferencesPaper:DownloadCode:Download Abstract 本文解决的问题:先前根据

# keras# Autoencoder 自编码非监督学习# keras的函数Model结构 (非序列化Sequential)# 训练模型# mnist数据集# 聚类 https://www.bilibili.com/video/av31910829?t=115 准备工作,array ——> numpy : plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = [[1, 2]] a = np.array(a) c =

2018年中国研究生数学建模竞赛C题 对恐怖袭击事件记录数据的量化分析 恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的.针对但不仅限于平民及民用设施的.不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展. 恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任.对恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提供有价值的

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 源码下载地址请点击原文查看. 初学机器学习,写篇文章mark一下,希望能为将入坑者解点惑.本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo. 内容提纲: 环境搭建 了解Tensorflow运行机制 MNIST(手写数字识别 ) softmax性线回归 MNIST 深度卷积神经网络(CNN) tools 工具类 CPU & GPU & multi GPU 学习资

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or

Deep Clustering Algorithms 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文研究路线:深度自编码器(Deep Autoencoder)->Deep Embedded Clustering(DEC)->Improved Deep Embedded clustering(IDEC)->Deep Convolutional Embedded Clustering(DCEC)->Deep Fuzzy K-mean

CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhou_Joint_3D_Instance_Segmentation_and_Object_Detection_for_Autonomous_Driving_CVPR_2020_pape

前言 主体思想:深度聚类需要考虑数据内在信息以及结构信息. 考虑自身信息采用 基础的 Autoencoder ,考虑结构信息采用 GCN. 1.介绍 在现实中,将结构信息集成到深度聚类中通常需要解决以下两个问题. 1.在深度聚类中应该考虑哪些结构性信息? 结构信息表明了数据样本之间潜在的相似性.不仅需要考虑低阶信息还需要考虑高阶信息. 2.结构信息与深度聚类之间的关系是什么? 深度聚类的基本组成部分是深度神经网络(DNN),例如  Autoencoder.Autoencoder  由多层结构组成

Paper Information Title:<Attention-driven Graph Clustering Network>Authors:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui HouSource:2021, ACM MultimediaOther:1 Citations, 46 ReferencesPaper:DownloadCode:DownloadTask: Deep Clustering.Graph Clustering.Graph

Paper Information Title:<Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach>Authors:Chun Wang.Shirui Pan.Ruiqi Hu.Guodong Long.Jing Jiang.C. ZhangSource:2019, IJCAIOther:96 Citations, 42 ReferencesPaper:DownloadCode:DownloadTask:Grap

论文信息 论文标题:Graph Contrastive Clustering论文作者:Huasong Zhong, Jianlong Wu, Chong Chen, Jianqiang Huang, Minghua Deng, Liqiang Nie, Zhouchen Lin, Xian-Sheng Hua论文来源:2021, ICCV论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 研究方向:解决传统的 URL  没有考虑到类别信息和聚类目标的问题. 传统对

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论文信息 论文标题:Simple Contrastive Graph Clustering论文作者:Yue Liu, Xihong Yang, Sihang Zhou, Xinwang Liu论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 贡献: 提出了一种简单的对比深度图聚类方法,称为 $\text{SCGC}$.$\text{SCGC}$ 不需要预训练,并为网络训练节省时间和空间: 提出了一种新的仅在增强的属性空间中进行数据

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

一.介绍 MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是网上著名的公开数据库之一,是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含庞大的手写数字图片. 无论我们学习哪门程序语言,我们最开始的一件事就是学习打印"Hello World!".就好比编程入门有Hello World,Tensorflow入门有MNIST,通常把它当做Tensorflow的入门级例程. 从事深度学习的研究,数据集是相当重要的.数据