用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能

本文转载自经管之家论坛, R语言中的Softmax Regression建模 (MNIST 手写体识别和文档多分类应用) R中的softmaxreg包,发自2016-09-09,链接:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html ------------------------------------------------------------------ 一.介绍 Softmax Regression模型本质还是

mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载,网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分:55000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test).每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含手写数字的图片和一个对应的标签.我们把这些图片设为“xs”,把这些标签设为“ys”.训练数据集和测试数据集都包含xs和ys,比如训练数据集的图片是 mnist.train.images ,训练

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. 

一:MNIST数据集    下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/

深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者.互联网视频在最近几年也特别火,短视频.视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器.当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢? 不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果.其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities. 图1 人工智能在视频上的应用主要一个课题是视频理解,努力解决“语义鸿沟”的问题,其中包括了:     · 视频

安装完MXNet之后,运行了官网的手写体识别的例子,这个相当于深度学习的Hello world了吧.. http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html 运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程,但是在导入mxnet的过程中又出现了错,于是将minist的脚本文件放在了与mxnet平行的目录下,可以运行,并且十分节省显存!!但是有以下的问题: 1.在GTX1080的显卡上训练,网络是不收敛的,但是在980或者更旧的显卡上就可以,在github上也

LSTM是RNN的一种算法, 在序列分类中比较有用.常用于语音识别,文字处理(NLP)等领域. 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置.  本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用. 用来给初步学习RNN的一个范例,便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下: 代码片段 : 数据准备 def makedata(): img_rows, img_cols = 28, 28 mnist = fetch_mldata("MNIST original") # resc

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

最近学习神经网络,tensorflow,看了好多视频,查找了好多资料,感觉东西都没有融入自己的思维中.今天用tensorflow2.0写了一个MNIST手写体的版本,记录下学习的过程. 复现手写体识别的基本步骤:准备数据,处理数据,搭建模型,迭代训练模型,使用模型. 一.全连接模型 1.导入数据集(此次编写运行均在notebook) 先引入所需模块,在用tf.keras下载数据 2.分析图片的大小 1)用shape查看数量大小:2)通过指定[0][1]来查看具体图像尺寸,lable存储的是ima

一.简介  Tesseract是一个开源的文本识别[OCR]引擎,可通过Apache 2.0许可获得.它可以直接使用,或者使用API从图像中提取打印的文本,支持多种语言.该软件包包含一个ORC引擎[libtesseract]和一个命令行程序[tesseract].Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎,该引擎专注于行识别,但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式进行工作.通过使用传统OCR引擎模式[--oem 0],可以与Te

一.简介 Tesseract是一个开源的文本识别[OCR]引擎,可通过Apache 2.0许可获得.它可以直接使用,或者使用API从图像中提取打印的文本,支持多种语言.该软件包包含一个ORC引擎[libtesseract]和一个命令行程序[tesseract].Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎,该引擎专注于行识别,但仍支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式进行工作.通过使用传统OCR引擎模式[--oem 0],可以与Tes

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

基于Tesseract组件的OCR识别 背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别,找到一款开源的OCR识别组件.该组件当前已经已经升级到了4.0版本.和传统的版本(3.x)比,4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络.Tesseract本身是由C++进行编写,但为了同时适配不同的语言进行调用,开放调用API并产生了诸如Java.C#.Python等主流语言在内的封装版本.本次主要研究C#封装版. 项目结构 Tesseract本身由C++编写并开源在Github,在3.X版本中

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学

0.目录 1.前言 2.通过pymssql与数据库的交互 3.通过pyqt与界面的交互 4.UI与数据库的交互 5.最后的main主函数 1.前言 版本:Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得,机器学习.手写体识别这种程序都是很高大上很难的,直到偶然看到了这个视频,听了老师讲的思路后,瞬间觉得原来这个并不是那么的难,原来我还是有可能做到的. 于是我开始顺着思路打算用Python.PyQt.SQLServer做一个出来,看看能不能行.然而中间遇到了