Advertisement

MATLAB中的数据融合代码 - MNIST-NET10示例: MNIST-NET10

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

简介：
本项目展示了如何在MATLAB中使用MNIST-NET10进行数据融合。通过集成多个模型输出，实现对手写数字识别任务的优化。 数据融合的Matlab代码MNIST-NET10涉及复杂的异构系统，由两个不同的集合FS1和FS2组成： 可以使用以下代码构建FS1（CapsNet | MCDNN | DropConnect_2 | CapsNet | MCDNN | DropConnect_1 | DropConnect_2 | Network3|Dropconnect_2）： 预先训练的CapsNet可以从相关网站下载。 MCDNN网络同样可从相应站点获取。 具有数据增强功能的Network3（参见Network3.py） 以及同具数据增强功能的DropConnect（参见DropConnect.py） 可以使用以下代码构建FS2 (ECOC | PrE | MLP→LS | MLP)： CapsNet作为来自相关方面的数据转换器。 所需的Matlab代码可以从指定位置获取。 本段落可从提供链接下载。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的数据融合代码 - MNIST-NET10示例: MNIST-NET10
    优质
    本项目展示了如何在MATLAB中使用MNIST-NET10进行数据融合。通过集成多个模型输出，实现对手写数字识别任务的优化。 数据融合的Matlab代码MNIST-NET10涉及复杂的异构系统，由两个不同的集合FS1和FS2组成： 可以使用以下代码构建FS1（CapsNet | MCDNN | DropConnect_2 | CapsNet | MCDNN | DropConnect_1 | DropConnect_2 | Network3|Dropconnect_2）： 预先训练的CapsNet可以从相关网站下载。 MCDNN网络同样可从相应站点获取。 具有数据增强功能的Network3（参见Network3.py） 以及同具数据增强功能的DropConnect（参见DropConnect.py） 可以使用以下代码构建FS2 (ECOC | PrE | MLP→LS | MLP)： CapsNet作为来自相关方面的数据转换器。 所需的Matlab代码可以从指定位置获取。 本段落可从提供链接下载。
     
  • PyTorch官方示例代码中的MNIST数据集
    优质
    这段简介是关于如何在PyTorch框架中使用官方提供的示例代码来操作和训练基于MNIST手写数字数据集的神经网络模型。 Pytorch 官方示例代码中的 MNIST 数据集使用 tar 命令进行了压缩，请使用 tar 工具进行解压操作。
     
  • Fashion MNIST代码示例
    优质
    本项目提供了一个使用Python和深度学习框架TensorFlow/Keras实现Fashion MNIST数据集分类任务的代码示例。通过构建、训练简单的卷积神经网络模型，用户可以了解如何处理图像数据并进行预测分析。 在使用Fashion MNIST数据集进行训练时，请确保TensorFlow的版本高于1.4.0。
     
  • MATLAB代码-数据融合实例：传感器融合示例
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码，旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。 数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据：全球定位系统（GPS）、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息，这些数据以特定格式进行存储。 感谢FFI同事允许共享这些资源！ 提供的可执行文件包括： - 绘制原始数据。 - GPS和IMU的批量融合处理。 - 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。 - 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。 以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤： 1. 安装编译器，cmake，curl及git工具： ``` sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget ``` 2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包（如BLAS和LAPACK）: ``` sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev ``` 3. 获取并安装Sophus库： 使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库，然后进行编译与安装。 在开始项目之前，请根据实际需求选择合适的部分，并按照上述指导完成环境搭建。
     
  • CNN代码与MNIST数据
    优质
    本文介绍了如何使用CNN（卷积神经网络）对MNIST手写数字数据集进行图像识别，详细讲解了模型构建及训练过程。 该模型能够在MATLAB中完全运行，并使用了mnist_uint8.mat（包含MNIST数字数据）作为训练样本。
     
  • TensorFlow 2.0中MNIST手写数字识别的代码示例
    优质
    本示例详细介绍了如何使用TensorFlow 2.0框架进行MNIST数据集的手写数字图像分类。通过简洁的代码实现深度学习模型训练，帮助初学者快速入门神经网络应用。 以下是精简版的MNIST手写数字识别代码实例，适合初学者学习： ```python # 导入所需的库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集并预处理 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 构建模型 model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), layers.Dense(128, activation=relu), layers.Dropout(0.2), layers.Dense(10) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=adam, loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=[accuracy]) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) print(\nTest accuracy:, test_acc) ``` 以上代码展示了如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字，包括加载和预处理数据、定义模型结构、编译和训练模型以及评估性能。
     
  • MNIST inception score示例
    优质
    这段简介是关于如何使用MNIST数据集计算和评估Inception Score的一种方法示例。通过此实例，可以帮助理解该评分在手写数字图像生成模型中的应用效果。 在讨论MNIST数据集的Inception Score实例时，我们关注的是如何评估生成模型的质量。Inception Score是一种常用的度量标准，用于衡量图像生成任务中的样本质量和多样性。通过使用预训练的分类器（如Google Inception网络），我们可以计算出一组由生成模型产生的图片的整体质量得分和类内一致性。 对于MNIST数据集而言，尽管它主要是手写数字的简单二值图，但在某些情况下人们也会尝试用类似的方法来评估其变种或改进版本中的图像生成任务。具体实现时需要确保所选分类器针对MNIST进行了适当的调整或者使用了能够有效识别这些特定类型的手写数字结构的模型。 需要注意的是，在应用Inception Score或其他评价指标到不同的数据集上时，选择合适的预训练模型和对它们进行必要的微调是至关重要的步骤。这有助于提高评估结果的相关性和准确性。
     
  • PyTorch中的MNIST数据集
    优质
    简介：本教程介绍如何使用PyTorch框架加载和处理经典的MNIST手写数字数据集，涵盖基本神经网络构建、训练及测试过程。 最近在下载这个数据集时遇到了一些问题，在GitHub上花费了一下午的时间才解决。为了节省大家的时间，我已经将所需的文件打包好供直接下载使用。 包含的文件有： - t10k-images-idx3-ubyte.gz - t10k-labels-idx1-ubyte.gz - train-images-idx3-ubyte.gz - train-labels-idx1-ubyte.gz 请在当前目录下创建一个名为.data的文件夹，并将mnist.zip解压缩至该文件夹内。这些文件会被解压到.data/MNISTraw中，然后使用torchvision.datasets.MNIST(.data, train=True, download=True, transform=transform)进行加载。 如果在下载过程中出现错误提示，请进入.data/MNISTraw目录，并将出错的gz文件直接解压缩在这个目录里。
     
  • 中文MNIST数据集
    优质
    中文MNIST数据集是一个包含大量汉字样本的数据集合，主要用于训练和测试各种字符识别模型。 Mnist数据集是深度学习入门的常用数据集，而Chinese_Mnist数据集可以作为其补充，在熟悉了Mnist数据集之后可以用它来练习。
     
  • 中文MNIST数据集
    优质
    中文MNIST数据集是一个包含大量汉字的手写数字图像集合，旨在为字符识别和机器学习研究提供训练与测试资源。 中国MNIST数据集是在纽卡斯尔大学的一个项目框架内收集的，可用于深度学习模型分类识别任务。该项目共有100名中国公民参与了数据收集过程。每位参与者使用标准黑色墨水笔在一张白色A4纸上书写所有数字（从0到9），每张纸上有15个指定区域用于每个数字的书写。每位参与者重复此过程共十次，每次书写的表格均以300x300像素分辨率进行扫描。 最终收集的数据集包含总计15,000张图像，其中每一幅图像是由一位志愿者在一次书写过程中所写的一个特定字符（即每个数字）。整个数据集按样本、组别以及参与者进行了分类整理。具体来说，每名参与者提供了十个样本，并且总共有100位不同的参与者参与了此项目。