大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。
本文介绍了深度学习与机器学习中开源图片数据库的汇总，包括ImageNet、CIFAR、MNIST、LFW、COCO、Pascal VOC、ImageNet、COCO、手写数字数据集、CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、手写数字数据集、ImageNet、Pascal VOC等数据集。这些数据集在训练和测试图片分类、目标检测、图像分割、场景分类、图像生成对抗网络、自然语言处理等任务中得到了广泛应用。同时，还介绍了一些流行的深度学习模型和数据集，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception、EfficientNet、NASNet、Panoptic、OpenImages、COCO、ImageNet等，以及数据集的处理和分析方法，如数据增强、数据清洗、数据集划分等。这些方法和模型在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用，可以帮助研究人员更好地利用数据集进行训练和测试，提高模型的泛化能力和鲁棒性，推动人工智能技术的发展。
数据的准备工作是训练模型前的必要工作，显然这也是非常耗时的，所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作：
本篇教程将会手把手教你使用keras搭建卷积神经网络（CNNs）。为了使你能够更快地搭建属于自己的模型，这里并不涉及有关CNNs的原理及数学公式，感兴趣的同学可以查阅《吊炸天的CNNs，这是我见过最详尽的图解！》 写在程序之前： 为了学习得更快，一些背景知识需要你了解 • 最常见的CNNs架构 📷 上述模式，是一个最为常见的卷积网络架构模式。 如果上述链条理解起来比较吃力，你可以到这里恶补下基础知识。我们后面的代码，都是遵循上述模式来编写的。 • MNIST 数据集 在MN
数据集链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，发布于1998年。
尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集，但是导出MNIST的精确处理过程已经随着时间的推移被人们多遗忘。因此，作者提出了一种足以替代MNIST数据集的重建数据集，并且它不会带来准确度的降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中的源相对应，并得到了更加丰富的元数据，如作者标识符、分区标识符等。作者还重建了一个完整的MNIST测试集，其中包含60000个测试样本，而不是通常使用的10000个样本。由于多余的50000个样本没有被使用，因此可以用来探究25年来已有的MNIST实验模型在该数据集上的测试效果。
深度学习大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲，飞船甚至不能升空。类比于AI，深度学习模型就好像引擎，海量的训练数据就好像燃料，这两者对于AI而言同样缺一不可。 在深度学习中，当数据量不大时可能会导致过拟合，使得训练误差很小，但测试误差却特别大。怎么办呢，你又没钱买数据？显然最好的办法（之一）就是自己“造”数据——人工增加训练集的大小，也就是Data Augmentation Transforma
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。 长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。关于 LSTM 的更加深刻的洞察可以看看这篇优秀的博客：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。 我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 Tenso
MNIST [LeCun et al., 1994, Bottou et al., 1994] 是一个由 Yann Lecun 等人创建的手写数字图像数据集，是研究者研究机器学习、模式识别等任务的高质量数据库。它包含训练集和测试集，训练集包含 60000 个样本，测试集包含 10000 个样本。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将介绍Fashion-MNIST数据集。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。作为个人学习和实验来说，很难获得像工业界那样较高质量的贴近实际应用的大量数据集，这时候一些公开数据集往往就成了大家通往AI路上的反复摩擦的对象。
作者：PRANAV DAR 翻译：Nicola 校对：冯羽 本文共4000字，建议阅读8分钟。 本文介绍了图像处理，自然语言处理，以及音频/语音处理三类25个开源数据集。 简介 深度学习（或生活中的大部分领域）的关键是演练。演练各种问题-从图像处理到语音识别。每个问题都有其独特的细微差别和方法。 但是，哪里可以获得这些数据？现今你看到的很多研究论文都使用通常不向公众开放的专有数据集。而这成为了如果你学习并应用你新掌握的技能的阻碍。 如果你也遇到此问题，我们有解决方案提供给你。我们挑选了一系列公开可用的数
在计算机视觉任务中，为了将预训练的深度神经网络模型应用到各种移动设备上，学习一个轻便的网络越来越重要。当我们可以直接访问训练数据集时，现有的深度神经网络压缩和加速方法对于训练紧凑的深度模型是非常有效的，但是现实情况却是，有了隐私保护，法规政策等，数据集的回去越来越困难，为此，本文提出了一种利用生成对抗网络(GANs)训练高效深度神经网络的新框架DAFL（Data-Free Learning）。
MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，由美国国家标准与技术研究所（NIST）在20世纪80年代整理和标注。这个数据集包含了一系列0到9的手写数字图像，用于机器学习中的图像分类任务。MNIST数据集被广泛应用于训练和验证机器学习模型的性能。
深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么作用。
从数学理论的角度来理解并提升机器学习方法，这也是近来非常有潜力的研究方向。不论是以前通过常微分方程或偏微分方程形式化神经网络，还是这一篇从拓扑学的角度强化神经网络的鲁棒性，也许当更多的数学基础被赋予机器学习时，它的发展与创新就会变得更加有「规律」。
对 MNIST 手写数字识别进行分类大致分为四个步骤，这四个步骤也是训练大多数深度学习模型的基本步骤：
少了数据，我们的机器学习和深度学习模型什么也干不了。这么说吧，那些创建了数据集、让我们可以训练模型的人，都是我们的英雄，虽然这些人常常并没有得到足够的感谢。让人庆幸的是，那批最有价值的数据集后来成了「学术基准线」——被研究人员广泛引用，尤其在算法变化的对比上；不少名字则成为圈内外都耳熟能详的名称，如 MNIST、CIFAR 10 以及 Imagenet 等。
AI 科技评论按：数据集对于深度学习模型的重要性不言而喻，然而根据性质、类型、领域的不同，数据集往往散落在不同的资源平台里，急需人们做出整理。 fast.ai 近期将这些重要的数据集汇总到了一篇文章里，雷锋网 AI 科技评论把文章编译如下。
原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/comprehensive-collection-deep-learning-datasets/?spm
MNIST数据集是图像分类领域的基准测试之一，用于0~9手写数字图像分类任务，包含6万张训练图像和1万张测试图像。它已经有20多年的历史了。但是官方测试集因为测试集样本太少，MNIST通常被认为不能提供有意义的置信区间。
在机器学习入门的领域里，我们会用MNIST数据集来实验各种模型。MNIST里包含各种手写数字图片。也包含每张图片对应的标签，告诉我们这个数字几。(MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员。 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Richard Sutton 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 “可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。 对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐下降。神经网络也是类似。 一个形象的例子是，2020 年热启动式（warm-starting）训练被证
对于PyTorch加载和处理不同类型数据，官方提供了torchvision和torchtext。
作者 | Richard Sutton 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 “可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。 对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐下降。神经网络也是类似。 一个形象的例子是，2020 年热启动式（warm-starting）训练被证明：只有抛除最初学
虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。
我们见惯了上古时代，由电子管组成的时钟。在 AI 时代，有没有更加新潮的时间显示方式？是的，数据集也能做成时钟，每天早上，让 MNIST 手写数字唤醒你一天的记忆。
图像分类是计算机视觉和数字图像处理的一个基本问题。传统的图像分类方法通过人工设计提取图像特征，而基于深度学习的图像分类方法能够自动提取特征，其中卷积神经网络(CNN)近年来取得了惊人的成绩。
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
来源：新机器视觉 本文约3800字，建议阅读8分钟 本文介绍了11个Torchvision计算机视觉数据集。 计算机视觉是一个显著增长的领域，有许多实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别系统。该领域的主要挑战之一是获得高质量的数据集来训练机器学习模型。 Torchvision作为Pytorch的图形库，一直服务于PyTorch深度学习框架，主要用于构建计算机视觉模型。 为了解决这一挑战，Torchvision提供了访问预先构建的数据集、模型和专门为计算机视觉任务设计的转换。此外，Torchvision还支持C
深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、固定尺寸的图片的中心。
神经符号学习，目标是结合深度神经网络(DNNs)的感知能力和符号推理系统的推理能力。旨在结合神经感知与符号逻辑，但目前的研究仅将它们串联并分别优化，未能充分利用它们之间的相互增强信息。
越来越多的数据流，让视觉相似度检索在应用场景中越来越难，例如微信每天都会产生十几亿甚至上百亿的流数据网络图片，给相似图片搜索带来了挑战。而视觉哈希编码技术逐渐成为实现相似性检索的有效途径。
Dataset之CIFAR-10：CIFAR-10数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车 下载后文件夹内部是这样
作者 | Youness Mansar 编译 | VK 来源 | Towards DataScience 动机 想象一下，如果有数十万到数百万张图像的数据集，却没有描述每张图像内容的元数据。我们如何建
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
【磐创AI导读】：本文介绍了新的手写数字数据集Kannada-MNIST，并与经典的MINI进行了比较。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interlea
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interl
与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved learning”，由加拿大皇家学会会士、知名神经科学家 Bruce McNaughton 的团队发表。
来源：AI科技评论本文约9600字，建议阅读15分钟本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved lea
选自Analytics Vidhya 作者：Pranav Dar 机器之心编译 参与：陈韵竹、路 本文介绍了 25 个深度学习开放数据集，包括图像处理、自然语言处理、语音识别和实际问题数据集。 介绍 深度学习（或生活中大部分领域）的关键在于实践。你需要练习解决各种问题，包括图像处理、语音识别等。每个问题都有其独特的细微差别和解决方法。 但是，从哪里获得数据呢？现在许多论文都使用专有数据集，这些数据集通常并不对公众开放。如果你想学习并应用技能，那么无法获取合适数据集是个问题。 如果你面临着这个问题，本文可以为
MNIST数据集是由美国高中生和人口普查局员工手写的70000个数字的图像，其中60000张训练图像，10000张测试图像。它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，被称为机器学习领域的"Hello World"。因此像sklearn和tensorflow这种机器学习框架都内置了MNIST数据集。
在本教程中，我们将使用我们已有的关于 PyTorch 和线性回归的知识来求解一类非常不同的问题：图像分类。我们将使用著名的 MNIST 手写数字数据库作为我们的训练数据集。其中含有 28×28 像素的灰度手写数字图像（0 到 9），并且每张图像都带有指示该图像的数字的标签。下面是一些来自该数据集的样本：
本文将介绍如何在 PyTorch 中构建一个简单的卷积神经网络，并训练它使用 MNIST 数据集识别手写数字，这将可以被看做是图像识别的 “Hello, World!”；
8月27日，Fashion-MNIST图片库在GitHub上开源，MNIST的时代宣告终结。 这不是巧合，而是Fashion-MNIST蓄谋已久。它克隆了MNIST的所有外在特征： 60000张训练图像和对应Label； 10000张测试图像和对应Label； 10个类别； 每张图像28x28的分辨率； 4个GZ文件名称都一样； 对于已有的MNIST训练程序，只要修改下代码中的数据集读取路径，或者残暴的用Fashion-MNIST数据集文件将MNIST覆盖，替换就瞬间完成了。 不同的是，Fashion-MN
深度学习科学家要成功部署机器学习系统，需要系统能够区分出异常数据或与训练中使用的数据有显着差异的数据。
CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片。 CIFAR-10 的图片样例如图所示。 下面这幅图就是列举了10各类，每一类展示了随机的10张图片：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
