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关键词

|tensorflow手写

我们依旧以MNIST手写体数据集,来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。数据数据下载这里我们通过tensorflow的模块,来下载数据集。

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微信 OCR(2):序列助力

此篇章属于微信OCR技术介绍系列,着重介绍如何采用序列(deep sequence learning)方法实现端到端的本串并应用于微信产品。 本篇主要为方法综述,下一篇着重介绍序列技术在微信产品中的落地。这里,本串的输入默认已经是包含本(行或者单词)的最小外接矩形框,其目的是其中的内容,如图1所示。 基于以上两点,一种直观的串方法是:首先切分到单的类,然后将结果串联起来。这种化整为零的方法是OCR在出现之前的几十年里通用的方法,其流程如图2所示。 图3:基于过切分和动态规划得到本串内容从2012 年的ImageNet竞赛开始,首先在图像领域发挥出巨大威力。随着研究的入,逐渐被应用到音频、视频以及自然语言理解领域。 本主要对于序列在OCR中的应用进行了综述总结,接下来将主要介绍这类技术在微信产品中的落地情况。

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    不定长与定位:车牌号(keras)

    使用 基于的 Spatial Transform 方法,可以让“草书” 体的手写数同样也可以被高效。 这时候一个简单的神经网络可能就做不到了。本节内容,就是在讨论遇到这种情况时,应该如何调整模型。1. 固定长固定长符、数,比较常见的应用场景包括:验证码机动车车牌验证码的方法,使用 Keras搭建一个卷积神经网络来 c验证码 有详细介绍。 当然这个项目同样提供了完整的 MXNet 框架编写的代码,我们接下来会用 Keras 再写一个。关注微信公众号datayx 然后回复“”即可获取。来看看生成器的效果:?? 于是我们基于这个生成器,再自己写一个生成器,用于神经网络的数据输入:?因为是固定长,所以我们有个想法,就是既然我们知道七次,那就可以用七个模型按照顺序

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    |KerasMNIST手写数(一)

    数据和方法MNIST数据集是收集的手写体,为单色图像,共有训练集60000项,测试数据集10000项。 建模方法我们使用最简单的神经网络模型,多层感知器(MLP)。 from keras.datasets import mnist (X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data() #下载数据我们可以看下数据的长

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    |KerasMNIST手写数(二)

    数据和方法今天依旧使用MNIST手写数,方法也是MLP方法,这次我们让隐含层为1000个神经元。数据处理处理还是和上次一样。图片是28X28,我们要转换为一维的,这样才可以作为我们的输入层。 model.fit(x=X_train, y=y_train,validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=200,verbose=2)这里我们将结果可视化,发现训练集精高 ,而测试集的精上升却很慢,这是典型的过拟合,所以接下来用dropout方法,防止一定的过拟合。 结果看出,过拟合得到很大的改正,而且精也提高了不少。

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    |KerasMNIST手写数(CNN)

    数据处理卷积神经网络和之前的处理不一样,要将图片转换为三维的(RGB),这里MNIST为灰图,所以是二维的。 model.fit(x=x_Train4D_normalize, y=y_Train,validation_split=0.2, epochs=20, batch_size=300,verbose=2)模型测试精明显高于

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    系列】PaddlePaddle之手写数

    上周在搜索关于分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下。 其实之前也写过一篇用CNN手写数集的章(链接戳这里~),是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣。什么是PaddlePaddle?   PaddlePaddle是百推出的一个框架,可能大多数人平常用的比较多的一般是tensorflow,caffe,mxnet等,但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架(据说以前叫Paddle 这次训练的手写数数据量比较小,但是如果想要添加数据,也非常方便,直接添加到相应目录下。2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。 ,官网的章理论介绍的比较多,网上的博大多数都是几个经典例子来回跑,所以我打算写个系列,跟实战相关的,不再只有的“hello world”程序,这次用“hello world”做个引子,下篇开始写点干货哈哈

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    ,从KNN,LR,SVM,RF到

    @蜡笔小轩V原:http:blog.csdn.netDinosoftarticledetails50734539之前看了很多入门的资料,如果现在让我来写写,我觉得我会选择”数(digit recognizer kaggle是个实践的好地方,python是门方便的语言,sklearn是个不错的库,档很适合。那就用sklearn来实践一下机器,加理解吧! pandas的dataframe当然是个好东西,完整去太费时间了,建议先把几个常用的起来就好了吧。对于数,从”人脑”的角可能是先笔画,然后根据笔画构造出来的关键结构去。 但数主要是靠结构来,但笔画浅,轻微的平移,倾斜,体变形都会影响LR,所以结果并不会特好(后面提到的神经网络可以弥补这些不足)。代码里除以256只是为了方便调参C。 当然了,模型的对比这里只针对数的问题,对于其他问题可能有不同的结果,要具体问题具体分析,结合模型特点,选取合适的模型。发现实际动手一下,分析实验结果,对模型的理解加了。

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    解决手写数的图片

    本篇使用TensorFlow框架,利用MNIST手写数数据集来演示的入门概念。其训练集共有60000个样本(图片和标签),测试集有10000个样本。 手写数的图片都是尺寸为28*28的二值图:? =28*28个输入节点OUTPUT_NODE = 10 #输出特征为10个,对应0~9的量BATCH_SIZE =100 # 训练批次的sizeLEARNING_RATE_BASE = 0.8 #基础率 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 #率缩减系数REGULARIZATION_RATE = 0.0001 # 正则率TRAINING_STEPS = 30000 #总的训练步数MOVING_AVERAGE_DECAY + avg_class.average(bias)) in_dimension = out_dimension return current_layer # output神经网络训练,即反向传播,以梯下降算法优化各个权重

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    Android TensorFlow Lite 手写数mnist demo

    TensorFlow Lite + mnist 数据集实现手写数mnist 是手写数图片数据集,包含60000张训练样本和10000张测试样本。 测试集也是同样比例的手写数数据。 (如果没有的话,需要自己训练保存成pb件,再转换成tflite 格式)对于一个类,首先需要初始化 TensorFlow Lite 解释器,以及输入、输出。 fileDescriptor.declaredLength return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength) }真正手写数是在 paintView.bitmap, PIXEL_WIDTH, PIXEL_WIDTH, false))classify() 方法包含了预处理用于初始化 inputBuffer、运行 mnist 模型、出数 android { ...... aaptOptions { noCompress tflite }}demo 运行效果如下:手写数5.png​手写数7.png五.

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    —1.认

    一、人工智能、机器的关系 通过一张图像来解释人工智能、机器三者关系。 三者关系如下图所示: 如上图所示 ,和机器的区在于特征提取和算法的过程,机器依靠人工提取,提取过程与算法是分开的;而特征提取与算法是在一起的,是机器领域的一个新的方向 那么我们来定义一下:多层的人工神经网络结构,可以只有一层,也可以有很多层 :通过大量的数据进行,正向传播到最终到达输出层,通过误差的反向传播进行模型网络的不断修正。 二、 入门2.1 生物神经网络生物神经网络(Biological Neural Networks)一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意,帮助生物进行思考和行动。 优点是用于多分类神经网络输出 缺点是基本只用于多分类问题三、经典入门级网络LeNet5由LeCun提出的一种用于手写数和机器印刷符的卷积神经网络(Convolutional Neural Network

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    之初

    注:本内容摘自书籍的优势从数据中进行时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行,每一层的变化都需要同时考虑上下两层的需要 总之,这两个特征使得比先前的机器方法更加成功。梯提升机,用于浅层问题;,用于感知问题。 为什么是,为什么是现在用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。 但是,对于计算机视觉或语音所使用的典型模型,所需要的计算能力要比笔记本电脑的计算能力高几个数量级。 此外,行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行

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    之初

    什么是(Deep Learning)人工智能、机器 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案 因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器,还包括更多不涉及的方法。 “”中的“”指的并不是利用这种方法所获取的更层次的理解,而是指一系列连续的表示层。 数据模型中包含多少层,这被称为模型的(depth)。 多层感知机也就形成了神经网络.O(∩_∩)O工作原理第一步 神经网络中每层对输入数据所做的具体操作保存在该层的权重(weight)中,其本质是一串数。 在这种语境下,的意思是为神经网络的所有层找到一组权重值,使得该网络能够将每个示例输入与其目标正确地一一对应。 可参考章理解. 然而一个神经网络可能包含数千万个参数。

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    使用腾讯云 GPU 系列之五:与定位

    这是《使用腾讯云GPU》系列章的第五篇,以车牌和简单OCR为例,谈了谈如何进行母、数以及定位。 往期内容:使用腾讯云 GPU 系列之一:传统机器的回顾使用腾讯云 GPU 系列之二:Tensorflow 简明原理使用腾讯云 GPU 系列之三:搭建神经网络使用腾讯云 GPU 系列之四:的特征工 上一节,我们简要介绍了一些与相关的数据预处理方法。 其中我们特提到,使用 基于的 Spatial Transform 方法,可以让“草书” 体的手写数同样也可以被高效。 固定长 固定长符、数,比较常见的应用场景包括: 验证码机动车车牌 验证码的方法,这篇章 有详细介绍。不过该章使用的是版本较早的 Keras1,实际使用时会有一些问题。

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    SpringBoot用模型:开发详解

    本篇概览前《三分钟体验:SpringBoot用模型》中,咱们轻点鼠标体验了一个Java应用,该应用集成了模型,能出图像中的手写数,那篇章以体验和操作为主,并没有谈到背后的实现此刻的您 ,如果之前对了解不多,只随着《三分钟体验:SpringBoot用模型》做过简单体验,现在应该一头雾水,心中可能有以下疑问:前提到的模型件minist-model.zip是什么 SpringBoot应用的设计阶段,梳理完整的流程SpringBoot应用编码将应用制作成docker镜像全流程概览简单的说,如果想通过来解决实际问题(以图片为例),需要要做好以下两件事:拿已有数据做训练 ,交给模型处理将处理结果返回给用户以上就是将用于业务场景的大致过程,接下来咱们从训练出发,开始实战过程源码下载本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https:github.comzq2599blog_demos 那么问题来了:模型是根据黑底白训练的,无法白底黑,遇到白底黑的图片该如何处理呢?

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    模式vs机器vs

    2017年要说最火的几个关键词中,必然有【机器】的一席之地,从AlphaGo战胜人类围棋冠军到google无人驾驶技术的逐步成熟,从基于特征的推荐算法到更为精确的语音技术,机器正在渗透我们的生活 其实机器并没有大家想的那么奥,人人都可。大家最头疼的问题一定是第一步我该做什么?担心,我会通过几个章节,为大家揭开机器的神秘面纱。首先理解 模式、机器之间的关系。 模式在工业时代,从一些个的事物或现象推断出事物或现象的总体,人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念,即为模式例:猫 人们通过猫的集合体推断出,四条腿,体型较小,会喵喵叫的动物为猫。 机器通过对数据更层次的分析,提取出对应特征(主要是使用神经网络)例:机器通过入了解它,发现它会’喵喵’的叫、与同类的猫科动物很类似,得到结论,从而判断它就是猫。 总结1、模式:是基于人的经验,由人赋予计算机智能2、机器:通过分析大量数据,由机器通过统计,概率的方式总结规律(线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM等)3、:可以看作机器层的分支

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    vs 机器 vs 模式

    以下为正: 本我们来关注下三个非常相关的概念(、机器和模式),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系。 ? 三个与“”高相关的流行词汇模式(Pattern recognition)、机器(machine learning)和(deep learning)代表三种不同的思想流派。 模式是最古老的(作为一个术语而言,可以说是很过时的)。机器是最基础的(当下初创公司和研究实验室的热点领域之一)。而是非常崭新和有影响力的前沿领域,我们甚至不会去思考后时代。 可以看到:1)机器就像是一个真正的冠军一样持续昂首而上;2)模式一开始主要是作为机器的代名词;3)模式正在慢慢没落和消亡;4)是个崭新的和快速攀升的领域。? 在21世纪中期,机器成为了计算机科领域一个重要的研究课题,计算机科家们开始将这些想法应用到更大范围的问题上,不再限于符、猫和狗或者图像中的某个目标等等这些问题。

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    基于的自然场景检测及端到端的OCR中

    实现功能方向检测 0、90、180、270检测检测 后期将切换到keras版本本检测 实现keras端到端的本检测及不定长OCR完整项目代码,模型预训练权重,和数据集获取方式关注微信公众号 EndToEnd网络-CRNN(CNN+GRULSTM+CTC)方向检测-vgg分类 基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270检测的分类模型.详细代码参考anglepredict.py 检测及OCR结果??? 主要是因为训练的时候,只包含中和英母,因此很多公式结构是不出来的看看纯的 ?? 可以看到,对于纯结果还是阔以的呢,感觉可以在crnn网络在加以改进,现在的crnn中的cnn有点浅,并且rnn层为单层双向+attention,目前正在针对这个地方进行改动,使用迁移,以restnet

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    OCR 路径

    从2012年开始,席卷了图像领域,在图像分类、目标检测、语义分割等领域秒杀了传统的方法。随着2013年创建MINST数据集,之后的技术都主要是使用的方法来做了。 l 传统方法做符的特征提取,输入分类器,得出OCR模型在大行其道之前,OCR的方法基本都是“特征设计à特征提取à分类得出结果”三步走策略。其效果受图片的质量影响较。 针对传统OCR解决方案的不足,界业界纷纷拥抱基于的OCR。2.2 基于的OCR image.png 这些年的出现,让OCR技术得以蓬勃发展。 image.png 基于的OCR算法一般需要训练两个模型,一个是本检测模型,一个是模型。2.2.1本检测 本检测是从图片中尽可能准确地找出所在区域。 针对上述问题根因,近年来出现了各种基于的技术解决方案。

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    之BP神经网络手写数(五)

    根据MNIST数据集的特性: 每张图片为28*28,其中大约有60000个手写体训练样本。因为是对数,所以输出的范围为0~9。这就类似于一个10分类的问题。 不过对于全连接网络来说,一般隐藏层不要超过三层,当然如果层数越多,计算的难肯定是越大。本次只设定一个隐藏层。 而隐藏层的节点数目的确定,有几个公式:? count: 件中的样本个数 self.path = path self.count = count def get_file_content(self): 读取件内容 f = open(self.path , rb) content = f.read() f.close() return content def to_int(self, byte): 将unsigned byte符转换为整数 return 偷下懒O(∩_∩)O哈哈~参考零基础入门(3) - 神经网络和反向传播算法 https:www.zybuluo.comhanbingtaonote476663

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