需求： 利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别； 先验数据（训练数据）集： ?数据维度比较大，样本数比较多。 ? 数据集包括数字0-9的手写体。 ?每个数字大约有200个样本。 ?每个样本保持在一个txt文件中。 ?手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到t ...
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2017-07-11 23:27:32
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本文主要利用k-近邻分类器实现手写识别系统，训练数据集大约2000个样本，每个数字大约有200个样本，每个样本保存在一个txt文件中，手写体图像本身是32X32的二值图像，如下图所示： 手写数字识别系统的测试代码： from numpy import * import operator from o ...
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2017-06-17 10:17:40
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自然语言从产生開始。逐渐演变为一种基于上下文相关的信息表达和传递方式，在计算机处理自然语言时，一个最主要的问题就是为自然语言上下文相关的特性建立数学模型，叫做统计语言模型（Statistical Language Model）。它是自然语言处理的基础。广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别 ...
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2017-06-13 12:38:06
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所需解决的问题是，训练一个Logistic Regression系统，使之能够识别手写体数字1-10，每张图片为20px*20px的灰度图。训练样例的输入X是5000行400列的一个矩阵，每一行存储一张图片(20^2=400)，共5000个训练样例，而y则为手写体所表示的数字1-10。 利用Logi ...
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2017-05-18 11:35:21
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本文介绍了Deeplearning4j环境下的GPU和多GPU训练Mnist数据集的过程，通过参数解释、建模和评估等环节来展现GPU训练的完整过程。最后还给出了相对于CPU训练的评估报告。
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2017-05-17 00:39:50
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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 ...
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2017-03-03 22:14:38
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import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载MINIST数据集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot= ...
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2017-03-03 13:04:58
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本文实现了Deeplearning4j在Spark上的模型训练和模型评估。以Mnist数据集的分类作为应用，Lenet作为分类的网络。
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2017-01-19 21:50:28
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这个是树莓派上运行的, opencv3 opencv提供了一张手写数字图片给我们，如下图所示，可以作为识别手写数字的样本库。 0到9共十个数字，每个数字有五行，一行100个数字。首先要把这5000个数字截取出来。 图片大小为1000*2000，则每个数字块大小为20*20。 1.截取样本并存储 以下 ...
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2016-12-20 01:29:57
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MathType在编辑公式不仅方便而且规范，并且能够根据自己的需要选择不同的字体进行使用，可以是正体也可以是斜体，可以是新罗马体，也可以是花体，这些用word公式编辑器MathType都是可以的。还有一种手写体，我们在一些出版的刊物中也经常看到。对于手写体，MathType没有直接的字体相对应，但是... ...
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2016-12-12 09:52:17
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