Pytorch实现全连接神经网络模型和卷积神经网络训练MNIST数据集 Pytorch实现全连接神经网络模型/卷积神经网络训练MNIST数据集，并将训练好的模型在自己的手写图片数据集上测试 目录说明： CNN文件夹是用来保存卷积神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 FC文件夹是用来保存全连接神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 dataset文件夹是保存MNIST官方数据集的文件夹，不需改动 images文件夹是用来保存REAEDME.md文件中引用的图片的，不需改动 my_mnist_dateset文件夹是用来保存自己手写数字图片与标签文件的，自己手写的图片请放在my_mnist_dateset/classify对应的文件夹中 make_ours_dataset.py文件是用来处理my_mnist_dateset文件夹下的图像并生成标签用的 requirements.txt文件是环境配置文件

AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组

mnist手写数据集，学习深度学习，机器学习入门者必备的数据集，就跟学习编程语言的Hello，World一样。工具包包括数据集和已经实现的Python代码

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络，代码中提供了转化后的mat格式,matlab可以直接读取的MNIST标准数据库 2.内容：通过MATLAB编程实现基于CNN卷积神经网络的手写数字识别算法,数据库为MNIST标准数据库+matlab操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

越来越多的人工智能解决方案将深度学习作为其基本技术，然而构建深度学习模型并不是一件容易的事，为了获得满意的准确性和效率，通常需要数周的时间优化模型。 本下载源码为博客文章 https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/125128321 配套资源，从网络结构本身和训练参数两个层级两个方面实例分析优化的过程和手段

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官方两大样例数据集 1、mnist数据集，就是手写数字； 2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。

实验环境 win10 + anaconda + jupyter notebook Pytorch1.1.0 Python3.7 gpu环境（可选） MNIST数据集介绍 MNIST 包括6万张28×28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。 导入包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision imp

MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中，训练样本 60000 ，测试样本 10000，数据为图片的像素点值，作者已经对数据集进行了压缩。

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