Advertisement

基于神经网络的Fashion数据分类代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一个利用神经网络进行Fashion MNIST数据集分类的Python代码实现。通过卷积神经网络模型提高对衣物图像的识别精度，适用于机器学习和深度学习的学习与实践。 神经网络实现fashion数据分类代码.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于神经网络的Fashion数据分类代码.zip
    优质
    本资源提供了一个利用神经网络进行Fashion MNIST数据集分类的Python代码实现。通过卷积神经网络模型提高对衣物图像的识别精度，适用于机器学习和深度学习的学习与实践。 神经网络实现fashion数据分类代码.zip
     
  • 基于CNN的FASHION数据集卷积神经网络及其代码
    优质
    本项目探讨了在FASHION数据集上应用卷积神经网络(CNN)进行图像分类的方法，并提供了详细的模型实现代码。 文件包括数据集、运行结果、权重文件、检查点文件以及源代码。执行fashion_sequential_model文件即可运行程序，请注意我使用的是TensorFlow2.1编写。只需调整路径，便可以使用提供的10张图片进行调试和预测效果测试。你可以参考中国慕课的TensorFlow笔记或北大课程来学习相关知识。
     
  • Matlab神经网络分类代码-神经网络分类代码.rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的神经网络分类算法代码。用户可以使用该代码进行数据分类任务，适用于科研与教学场景，促进机器学习技术的应用与发展。 Matlab神经网络分类程序-神经网络分类程序.rar包含了一个用于进行神经网络分类的程序。
     
  • 基于BP神经网络的数据分类
    优质
    本研究运用BP（反向传播）神经网络技术进行数据分类，探讨其在模式识别、预测分析等领域的应用潜力与优化方法。 BP神经网络的数据分类基于MATLAB实现，并且我已经亲自运行过。侯老师对此进行了讲解。
     
  • 基于全连接神经网络的Fashion-MNIST图像分类实现（含源码）.zip
    优质
    本项目提供了使用全连接神经网络进行Fashion-MNIST数据集图像分类的Python代码和相关文档。包含模型训练、测试及可视化分析，适用于机器学习初学者研究与实践。 这段文字描述了一个大作业代码的使用方法及可变参数设置。以下是重写的版本： 代码使用步骤如下： 1. 读取数据集。 2. 初始化模型参数（根据需要选择相应的模型进行初始化）。 3. 定义激活函数（仅当选用带隐含层的模型时才需定义）。 4. 防止过拟合（同样，只有在选用了带隐含层的模型的情况下才考虑防止过拟合。不过由于我们在训练过程中使用了权重衰减方法，因此需要额外添加相关定义）。 5. 定义具体的模型架构（根据所选择的不同模型进行相应的定义）。 6. 选定损失函数类型。 7. 设定优化算法。 8. 训练模型，并在完成后可以绘制图表观察结果。 9. 使用训练好的模型来进行预测。 可调整的参数包括： 1. 模型的选择：提供了三种不同的选项供选择； 2. 激活函数的选择：有两类可供挑选； 3. 防止过拟合的方法选择（包含两种方法，可以单独使用也可以同时采用）；以及权重衰减和丢弃法的具体应用。 4. 定义损失函数的类型（代码中仅提供了一种选项）； 5. 优化器的选择（同样地，在本项目里只有一种可供选用）； 6. 训练模型时迭代次数num_epochs及学习率lr等参数可以自行调节； 7. 在定义数据集的过程中，还可以调整小批量训练的大小。
     
  • 基于BP神经网络的数据分类-MATLAB
    优质
    本研究运用MATLAB平台，采用BP（Back Propagation）神经网络算法进行数据分类。通过优化网络结构和参数设置，实现了高效准确的数据分类功能，并探讨了其在实际问题中的应用潜力。 关于BP神经网络的数据分类，提供了详细说明和例程。
     
  • 基于PNN的神经网络分类Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段基于概率神经网络（PNN）的分类算法的MATLAB实现代码。该代码适用于各类数据集的分类任务，并能够高效地处理模式识别问题，为用户提供了一个灵活且强大的工具来解决实际中的分类挑战。 该资源提供了一个用MATLAB实现的PNN（概率神经网络）分类器代码。PNN主要用于模式分类任务。使用此代码可以直接运行，并得到训练集与测试集的分类图像，同时输出测试集上的分类正确率结果。数据以Excel格式存储，用户可以轻松替换为自己的数据进行实验，上手较为简单。
     
  • 基于BP神经网络的分类Matlab代码
    优质
    这段简介可以描述为：“基于BP神经网络的分类Matlab代码”是一套利用反向传播算法实现数据分类功能的MATLAB程序。通过训练样本集优化神经网络模型，从而高效准确地进行模式识别与数据分析。 网上找到的资源代码比较简单，并且包含自带数据可以直接运行。大家可以下载下来进行学习。
     
  • 基于BP神经网络的分类MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套基于BP（Back Propagation）算法的神经网络分类器的MATLAB实现代码。该代码能够帮助用户快速搭建并训练一个用于数据分类任务的人工神经网络模型，适用于各种分类问题的研究与应用开发。 直接运行代码即可，数据集是MAT格式文件的信号识别方面的MATLAB代码。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络分类代码及测试数据
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的BP（反向传播）神经网络分类器的完整实现方案，包括源代码和用于验证模型性能的测试数据集。该工具适用于机器学习初学者和研究者，能够帮助用户快速掌握BP神经网络的基本原理及应用技巧。 本代码已亲测有效，并包含测试数据。对于正在进行相关研究的人员来说具有一定的参考价值。此外还附赠了BP神经网络在非线性系统建模和非线性函数拟合方面的应用实例。