Advertisement

（并行程序设计）使用KNN算法实现的并行MNIST手写数字识别神经网络(C语言+CUDA/C).rar

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

简介：
本项目采用C语言与CUDA结合的方式，利用KNN算法在MNIST数据集上实现了高效的并行手写数字识别系统，加速了神经网络计算过程。 本次项目的主要内容包括以下几个方面：编译器软件为VS2019；使用的算法是KNN数据分类算法、并行化C语言以及并行化CUDA C/C++；所用的数据集为MNIST数据集，主要编程语言是C语言。 项目整体介绍如下：MNIST数据集包含手写数字的图像及其标签。本代码采用KNN（k-近邻）数据分类算法对MNIST中的手写数字进行分类，并计算出准确率和完全正确的分类数量。由于该算法本身的运行效率较低，为了提高程序执行速度，在编程时引入了并行化设计思想，利用多线程技术优化程序性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • （并行程序设计）使用KNN算法实现的并行MNIST手写数字识别神经网络(C语言+CUDA/C).rar
    优质
    本项目采用C语言与CUDA结合的方式，利用KNN算法在MNIST数据集上实现了高效的并行手写数字识别系统，加速了神经网络计算过程。 本次项目的主要内容包括以下几个方面：编译器软件为VS2019；使用的算法是KNN数据分类算法、并行化C语言以及并行化CUDA C/C++；所用的数据集为MNIST数据集，主要编程语言是C语言。 项目整体介绍如下：MNIST数据集包含手写数字的图像及其标签。本代码采用KNN（k-近邻）数据分类算法对MNIST中的手写数字进行分类，并计算出准确率和完全正确的分类数量。由于该算法本身的运行效率较低，为了提高程序执行速度，在编程时引入了并行化设计思想，利用多线程技术优化程序性能。
     
  • 基于BP神经网络的并行手写数字识别——使用MPICH实现
    优质
    本研究采用BP神经网络进行手写数字识别，并利用MPICH实现了算法的并行化处理，有效提高了系统的识别速度和准确性。 基于 Linux 和 C++ 的 MPICH 实现了入门级别的机器学习项目——手写体数字识别。
     
  • 利用kNN算法进行MNIST手写数字识别（TensorFlow）
    优质
    本项目使用TensorFlow实现k-近邻(kNN)算法对手写数字(MNIST数据集)进行分类识别，探索其在模式识别任务中的应用效果。 需要下载MNIST数据集，并将路径改为本地MNIST数据集的地址。此外，还需要搭建OpenCV与Tensorflow环境。
     
  • 基于OMP的BP神经网络手写数字并行识别方法
    优质
    本文提出了一种结合正交匹配 Pursuit (OMP) 和 BP 神经网络的手写数字并行识别方法。通过 OMP 优化特征选择，提高了 BP 网络对手写数字的识别效率和准确性。 基于OpenMP的BP神经网络实现手写体数字识别算法的优化。
     
  • 基于C语言的LeNet-5神经网络手写数字识别实现
    优质
    本项目采用C语言实现了经典的LeNet-5卷积神经网络模型，专注于对手写数字进行准确识别。通过优化算法与数据处理技术，提高了模型在MNIST数据集上的分类精度。 C语言实现神经网络手写数字识别使用LeNet-5模型可以有效地进行图像分类任务。这种方法利用了卷积神经网络的特性来处理和分析二维数据结构的手写数字图片，通过逐层学习特征表示以达到高精度的识别效果。在设计与实现过程中，开发者需要理解并掌握C语言编程技巧以及深度学习的基础知识。此外，为了优化模型性能，还需要对训练过程中的参数调整、网络架构选择等方面进行深入研究和实验验证。
     
  • 使用 C++ 实现全连接神经网络以识别 MNIST 数据集中的手写数字
    优质
    本项目采用C++编程语言构建了一个全连接神经网络模型，专门用于在MNIST数据集中对手写数字进行分类和识别。 本程序使用全连接神经网络进行手写数字识别的训练和预测，并采用Mnist数据集。通过调整输入、输出节点数及网络层数，该算法也可应用于其他多分类或回归问题。代码结构参考了darknet项目框架（原用于yolo模型）。
     
  • 利用OpenMP实现的C语言并行程序及并行计算
    优质
    本项目采用OpenMP库在C语言环境中开发并行程序，旨在优化算法执行效率，通过多线程技术有效提升大规模数据处理与复杂运算任务的性能。 OpenMP是一个支持共享存储并行设计的库，特别适合在多核CPU上进行并行程序设计，并且可以与C语言程序结合使用。
     
  • 基于BP神经网络的手写数字识别Matlab实现_神经网络_BP神经网络_手写数字识别_数字识别_手写字体识别
    优质
    本项目利用MATLAB实现基于BP神经网络的手写数字识别系统，旨在提高对各类手写数字的辨识准确率。通过训练大量样本数据，模型能够有效区分0至9之间的不同手写样式。 BP神经网络实现手写数字识别的Matlab代码可以用于训练一个模型来准确地识别图像中的手写数字。这种方法通过使用多层前馈人工神经网络，并采用反向传播算法调整权重，从而达到较高的分类精度。在进行实际操作时，需要准备大量标记好的数据集作为训练样本，以便优化网络参数和结构以获得最佳性能。
     
  • Python实现的手写数字识别（使用神经网络和MNIST数据集）.zip
    优质
    本项目为一个利用Python编程语言及神经网络技术进行手写数字识别的应用程序。通过调用广泛使用的MNIST数据集，训练模型以达到高精度的识别效果，并提供源代码供学习交流使用。 这段文字描述了一个项目，该项目使用了MNIST手写数字数据集，并具备可视化展示功能。整个项目的代码是用Python 3编写的，并且重要部分都添加了注释以便于理解和维护。