DL之NN/Average_Darkness/SVM：手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率

相关推荐

• 深度学习之PyTorch实战（3）

  上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字 ...

• DL之NN：NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进，进一步提高手写数字图片识别的准确率

  DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率 导读 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 ...

• DL之NN/CNN：NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片)，六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率

  DL之NN/CNN:NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片),六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率 设计思路 设计代码 import mnist_loader fr ...

• DL之NN：利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率

  DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率 输出结果 更新-- 代码设计 import mnist_loader impor ...

• DL之NN：基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率

  DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率 输出结果 核心代码 #DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集 ...

• DL之DNN：利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练、预测(95%)

  DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练.预测(95%) 数据集展示 先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) ...

• DL之RBM：基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率

  DL之RBM:基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率 输出结果 设计代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklear ...

• TF之NN：利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别

  TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别 输出结果 代码设计 import numpy ...

• DL之DNN：利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化

  DL之DNN:利用DNN[784→50→100→10]算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测.模型优化 导读 目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制 输出结果 设计思路 核心代 ...

• DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

  DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...