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文章 2023-10-13 来自：开发者社区

【深度学习】实验16 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch)

使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch)卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用于处理图像、语音、自然语言等数据的深度学习模型。CNN的特点是可以通过卷积运算提取出图像、语音等数据中的特征，从而实现对这些数据进行分类、识别等任务。CNN的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。其中卷积层是CNN的核心部分，它可以通过卷积核（或滤波....

文章 2023-08-10 来自：开发者社区

基于 MNIST 数据集的 Pytorch 卷积自动编码器

自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在代码(也称为潜在代码或编码空间) ，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。这种架构的目标是在编码时最大化信息并最小化重构误差。但是重构误差是什么？它的名字也是重构损失，通常是输入为实值时重构输入与原始输入....

基于 MNIST 数据集的 Pytorch 卷积自动编码器
文章 2023-02-22 来自：开发者社区

MNIST-手写数字识别-TensorFlow&&Pytorch

作为深度学习的第一个任务呢，一般都会选择手写数字识别作为我们的第一个项目，因为识别起来并不是很困难，而且精度可以达到0.99。下面就正式开始我们的第一个小项目吧。先来说一下流程：1. 准备数据集，可以在kaggle上下载csv文件的数据集，对于新手来说，以便好的理解数据，后者是利用TensorFlow后pytorch直接下载数据，.pt格式的（不推荐新手）。2. 加载数据以及对数据进行一些处理(....

MNIST-手写数字识别-TensorFlow&&Pytorch

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