手写识别较为简单的版本应该是只用FC，这样参考 "这篇博客" . Lenet 5模型： 本文卷积模型： forward: backward: 结果展示： ...
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2020-04-25 17:01:58
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现在很多场景需要使用的数字识别，比如银行卡识别，以及车牌识别等，在AI领域有很多图像识别算法，大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要，需要开发一个客户端程序，同时需要在xp这种老古董的机子上运行，故研究了如下几个数字识别方案： ocr 识别的不同选择方案 ...
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2020-04-18 09:51:08
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手写数字识别数据集minist 手写数字识别是一个典型的多分类问题，输入一个样本，输出识别结果。样本的类别数为10类，分别代表0~10这十个数字，其中，分类器的输入是一张包含单个数字的图片，输出为一个十维的向量，有且只有一维为1，其余为0。表示输入样本将会被唯一分类到一个类别当中，即被唯一地识别为某 ...
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2020-03-17 13:49:17
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卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域（比如2X2，4个像素点），取最 ...
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2020-03-15 09:28:35
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关于LeNet5 LeNet-5是一个简单的卷积神经网络，是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下： INPUT层这是神经网络的输入，输入图像的尺寸统一为32×32。 C１层输入图片：32×32 卷积核大小：5×5 卷积核种类：6 输出feature map大小：28×28 神经元数量 ...
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编程语言 时间：
2020-03-02 23:02:30
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构建全卷积神经网络的构造模块我们已经掌握得差不多了，下面来看个例子。 假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的 ...
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2020-02-27 20:59:21
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BP网络实现手写数字识别代码解读 1.添加偏置 np.ones()函数 numpy.ones()函数的功能是返回一个全都是1的N维数组，其中shape（用来指定返回数组的大小）、dtype（数组元素的类型）、order（是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据）。后两个参数都是 ...
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2020-02-19 16:49:04
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dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms impor ...
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2020-02-15 23:15:44
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在“手写数字识别”案例的快速入门中，我们调用飞桨提供的API（paddle.dataset.mnist）加载MNIST数据集。但在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，需要编写适合当前任务的数据处理程序。 但是编写自定义的数据加载函数，一般会涉及以下四个部分： 数据读取与数据集划分 定义数据 ...
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2020-02-09 16:19:06
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使用飞桨快速实现“手写数字识别”的建模方法。按照上一次流程中的方法，没做改动，当然，结果不一定对。 ...
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2020-02-09 11:45:20
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