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孪生网络在MNIST上的应用示例

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简介:
本研究展示了孪生网络(Siamese Network)在经典手写数字识别数据集MNIST上的应用实例。通过对比学习方法,该模型能够有效地辨别和分类图像中的数字。 在MNIST数据集上简单实现了孪生网络的TensorFlow代码,包括训练过程、测试过程和图示过程。代码包中自带图像,可以直接运行。

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客服
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  • MNIST
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    本研究展示了孪生网络(Siamese Network)在经典手写数字识别数据集MNIST上的应用实例。通过对比学习方法,该模型能够有效地辨别和分类图像中的数字。 在MNIST数据集上简单实现了孪生网络的TensorFlow代码,包括训练过程、测试过程和图示过程。代码包中自带图像,可以直接运行。
  • Keras中Siamese(实现
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    本示例详细介绍如何使用Keras框架搭建和训练Siamese孪生神经网络,适用于深度学习初学者及希望理解对比学习机制的研究人员。 本段落主要介绍了使用Keras实现Siamese(孪生网络)的案例,并具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随作者看看吧。
  • (Siamese)
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    孪生网络是一种深度学习架构,通过比较两组输入数据来执行相似性度量任务,在图像识别、自然语言处理等领域广泛应用。 Siamese网络是由Yann Lecun在2005年提出的。它的特点是接收两幅图片作为输入,而不是单张图片。 原始的孪生网络如下: 目的:比较两张图像是否相似或计算它们之间的匹配程度。 输入:两幅图片。 输出:一个表示匹配程度的数值。 我认为“计算相似度”这个词不太合适,应该翻译为“匹配程度”。因为在文献中采用的数据标注方法并不是基于相似度值。如果两张图像是匹配的,则标注为y=1;如果不匹配,则标注为y=-1。因此,这些训练数据实际上是用一个表示是否匹配的数值来标记,而不是相似度数值。 举个例子:假设我们有三样物品——钢笔、铅笔和书包,在训练数据中会将钢笔与铅笔之间的关系标注为y=1,而不会使用具体的相似度值。
  • MNN模型MNIST
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    简介:本文介绍了MNN模型在经典手写数字识别数据集MNIST上的应用情况,展示了其高效的图像分类能力。 MNN模型是针对MNIST数据集设计的一种轻量级神经网络框架,适用于资源受限的设备上进行图像识别任务。该模型在保持高准确率的同时,优化了计算效率与内存占用,非常适合于移动端或嵌入式系统的部署应用。通过使用MNN工具链,开发者可以方便地将训练好的MNIST模型转换成适合不同硬件平台执行的形式,并且能够快速集成到实际项目中去实现手写数字识别功能。
  • BPMNIST数据集多分类
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    本研究探讨了BP(反向传播)神经网络在MNIST手写数字识别任务中的应用效果,展示了其在多分类问题上的优越性能。 BP网络是一个实验项目,使用BP神经网络作为核心模型对MNIST手写数字集进行多分类,并通过Python实现了BP神经网络的构建及基于源代码的改进。最后,将改进后的BP模型与常见的机器学习和深度学习模型(如随机森林、卷积神经网络)进行了比较,以全面评估各模型的效果和训练时间。 在改进过程中: 1. 将激活函数从常用的Sigmoid功能更改为ReLU。 2. 由于该问题实际上是多分类任务,引入了softmax作为输出层,并使用交叉熵作为损失函数。 3. 引入批处理技术,将数据集分割为多个小批次进行训练,从而提高了神经网络的运行效率。 实验结果显示: - BP模型:0.9754(准确率),35.71秒(训练时间) - 后勤回归:0.9203(准确率),105.76秒(训练时间) - 支持向量机:0.9446(准确率),935.98秒(训练时间) - 随机森林:0.9491(准确率),5.30秒(训练时间) - 卷积神经网络:0.9920(准确率),245.98秒(训练时间) 实验结论表明,BP模型在该任务中表现良好。
  • FreeRTOSSTM32F429
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    本篇文章提供了一个基于STM32F429微控制器使用FreeRTOS操作系统的实例教程,详细介绍如何配置和实现线程调度、任务管理等功能。 STM32F4系列基于FreeRTOS操作系统的开发例程包含24个项目,涵盖了任务通知、低功耗管理和内存管理等功能。这些项目能够加速研发进程,并适合初学者或需要快速完成项目的开发者使用。
  • Hopfield-MNIST:基于scikit-learnHopfieldMNIST数据集实现
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    本项目利用Python库scikit-learn实现了Hopfield神经网络,并应用于经典的手写数字识别数据集MNIST,展示了其联想记忆特性。 Hopfield-mnist 包含两个Python文件(mnist.py 和 hopfield4gif.py)。mnist.py 实现了一些获取和破坏的功能。另一方面,hopfield4gif.py 实现了训练和推断算法(即外部产品构造和同步更新规则)。给定训练数据(即MNIST手写数字)和偏差项后,可以确定Hopfield网络的所有参数,该网络能够从损坏的数据中重建原始的训练数据。主要功能输出由偏置项参数化的重建数据集合(共80张png图像),这些png图像用于制作由偏置项参数化的gif动画。
  • PJSIP 2.7.2 Android
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    本应用示例展示了如何在Android设备上使用PJSIP 2.7.2进行语音和视频通话。通过集成此库,开发者可以轻松实现高质量通信功能。 PJSIP是一个开源的多媒体通信库,用于实现VoIP(Voice over IP)和即时消息功能。版本2.7.2是其稳定版,为开发者提供了丰富的API和工具以构建跨平台的应用程序。在Android平台上使用该库可以创建支持音频及视频通话的原生应用程序。 使用PJSIP 2.7.2时首先需要了解编译过程,这包括获取源代码、配置环境以及针对Android平台进行定制化编译。开发者可以直接利用预编译好的库文件简化开发流程。实例中可能包含以下文件: 1. `pjproject`:这是PJSIP的核心源码。 2. `android-ndk`:用于将C/C++代码转换为可在Android上运行的可执行程序,通常包括在实例内。 3. `openh264`:思科提供的开源H.264编解码器,支持视频通话功能。 4. 示例应用源码。 编译PJSIP时需要配置NDK路径、Android SDK版本及目标设备架构等信息。这一般通过执行`configure.py`脚本生成Makefile,并使用`make`命令完成编译过程。完成后会得到动态或静态库文件(例如`.so`, `.a`),这些可以链接到本地代码中。 为了实现VoIP通信,开发者需要理解以下关键概念: 1. **SIP协议**:PJSIP基于Session Initiation Protocol (SIP),这是一种用于控制多媒体通信会话的信令协议。 2. **会话管理**:包括注册、呼叫建立、媒体协商和呼叫控制等操作。 3. **音频视频编码**:支持多种格式如G.711, Opus, AAC及H.264,其中OpenH264库提供了高效的编解码功能。 4. **网络传输**:使用UDP或TCP作为底层协议,并通过STUN/TURN服务器实现NAT穿透以确保通信可达性。 5. **媒体处理**:包括回声消除、噪声抑制和增益控制等功能,提高通话质量。 在Android应用中集成PJSIP时需要利用JNI将Java代码与C/C++代码连接起来。通常会设置一个JNI接口层供调用相关功能,并且需要注意权限管理、多线程同步及事件回调等问题。 实际开发过程中,注册账号样例有助于理解如何配置SIP账户信息并建立到服务器的连接;视频通讯样例则展示了处理和传输视频流的方法以实现双向通话。 PJSIP 2.7.2版本为开发者提供了快速入门VoIP应用开发的基础,并结合OpenH264库支持高质量音视频通信。通过深入研究与实践,可以进一步掌握如多路通话、会议及录制等高级特性,从而构建更复杂的应用程序。
  • 句子语义相似度计算中(Siamese Network)
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    本研究探讨了孪生网络在计算句子语义相似度中的应用,通过对比学习提升模型对复杂语境的理解能力,为自然语言处理领域提供新的解决方案。 在自然语言处理(NLP)领域,孪生网络主要用于计算句子间的语义相似度。其基本结构包括两个具有相同或不同架构的神经网络,分别用于表示一对输入句子中的每一个。这些模型通过各种距离测量方法(如曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度)来评估这两个句子在特征空间内的接近程度。 孪生网络可以分为两类:真正的孪生网络和伪孪生网络。前者指的是两个具有相同架构并共享参数的神经网络,适用于处理结构上非常类似的同领域文本对;后者则指代两种情况——要么是拥有相同但不共享权重的模型,要么就是使用完全不同架构的双路系统,适合于跨领域的句子对比或涉及图像和文字之间的相似度评估任务。 在孪生网络的应用中,一般采用Contrastive Loss作为损失函数来优化模型性能。
  • STM32F103C8T6_SPIIPS显
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    本示例展示如何使用STM32F103C8T6微控制器通过SPI接口与IPS显示屏进行通信,实现图形显示功能。 IPS显示屏STM32F103C8T6_SPI例程在KEIL5环境下开发可供参考。