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mnist数据集新上映_mnist数据集官网(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

mnist数据集

2.2 MNIST 数据下载，TensorFlow 中文教程，源码: tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/ 本教程的目标是展示如何下载用于手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集。，网页链接

𐟓Š 数据分析新手必练的4个经典项目 𐟎‰𐟎‰大家好，我是安啵！最近有不少朋友问我关于如何入门数据分析以及有哪些适合初学者的数据分析项目。今天我就来分享四个我个人认为非常适合新手的Kaggle经典项目，帮助大家快速上手数据分析。 𐟒™ 手写数字识别 - Digit Recognizer CV即Computer Vision，指计算机视觉。这个项目通过经典的MNIST数据集来学习CV基础。很多学习神经网络的小伙伴对这个案例应该非常熟悉，它是入门级别的项目。如果你对计算机视觉感兴趣，可以从这个项目开始。 𐟒š 泰坦尼克号乘客生存预测 - Predict Survival on the Titanic 分类问题中最经典且“精准打击”的案例就是泰坦尼克号机器学习项目。这个项目相对简单，适合新手入门，目的是通过预测泰坦尼克号上的乘客是否能够逃生来熟悉ML模型。 𐟒› 房价预测 - House Prices 回归问题中我比较推荐的是房价预测项目。通过预测销售价来练习特征工程、RFs和梯度提升，它是机器学习系列课程中的入门案例。 𐟒ž IMDB影评文本分析 - IMDB Movie Reviews 如果你对自然语言处理还不太熟悉，这个项目真的非常适合你！它可以说是NLP的入门级教程，通过实战案例一步步教你如何处理文本数据、如何做情感分析、什么是Word Vectors等等。 *Kaggle真的是数据分析学习的福音！大家一定要充分利用起来！ 𐟎‰𐟎‰数据分析方向的就业非常重视项目经验，所以没有项目经验的小伙伴们一定要从基础开始打牢。从现在开始，一步一步从入门案例到参与竞赛，你会发现自己越来越得心应手。加油！

1%的合成数据也会让模型崩溃科技[超话]Ai人工智能[超话]Meta Meta人工智能研究院最近发现：在模型训练过程中，即使只用了少量合成数据（仅1%），也将导致严重的模型崩溃（Model Collapse）。所谓模型崩溃，就是AI模型性能严重下降，不再能准确地泛化真实世界数据的情况。研究强调，除非完全不使用合成数据，否则无论使用真实数据还是合成数据，都会导致模型崩溃。并且较大的模型更容易受到合成数据的影响——即模型越大，崩溃现象越严重。而在超过一定阈值后，尽管无法完全阻止崩溃，大型模型却可能开始恢复一定的性能。为了验证这些理论结果，研究者在MNIST数据集和BabiStories数据集上，采用GPT-2-small（一种包含1.24亿参数的较小模型）进行训练。通过对比只有真实数据，以及包含合成数据的训练集上训练的模型测试误差，并评估了不同大小的模型，在处理合成数据时的性能变化（特别关注大型模型中可能出现的“双降”现象），研究者最终验证了模型崩溃的猜想。

使用机器学习丰富粮食能源水知识图谱知识图谱是一个庞大的数据库，里面包含了关于人、地方和事物的数百万个事实和可靠信息。这些知识图谱已经被证明是非常可靠的，它们不仅能帮助我们获得更好的搜索结果，还能回答那些模糊的问题，甚至还能训练语义分析器，从而增强语义网的语义关系。然而，尽管互联网上有很多关于粮食、能源和水（FEW）的数据集，但缺乏一种可靠的方法和工具来利用这些资源。这阻碍了新型决策应用的发展。在这篇论文中，我们介绍了一个新的工具，叫做FoodKG，它利用先进的机器学习技术来丰富FEW知识图谱。我们的首要目标是改善决策、知识发现，并为FEW领域的数据科学家提供更好的搜索结果。给定一个输入的知识图谱（在原始FEW数据集上构建），FoodKG会根据原始数据集的术语和类别，用语义相关的三元组、关系和图像来丰富它。 FoodKG采用了一种现有的图嵌入技术，该技术是在联合国粮食及农业组织发布的受控词汇AGROVOC上训练出来的。AGROVOC包括农业和食品领域的术语和类别。因此，FoodKG可以用语义相似度分数和不同类别之间的关系来增强知识图谱，对现有实体进行分类，并允许FEW专家和研究人员使用科学术语来描述FEW概念。我们还在AGROVOC上训练了一个模型，并将其与在同一数据集上训练的最先进的词嵌入和知识图谱嵌入模型进行了评估。根据Spearman Correlation Coefficient得分，我们发现这个模型的表现优于其竞争对手。此外，我们还引入了联邦学习（FL）技术来进一步扩展我们的工作。通过在每个数据集网站上训练较小版本的模型而不访问数据，然后在服务器端汇总所有的模型，将私有数据集也包括在内。我们提出了一种我们称之为RefinedFed的算法，通过在聚合阶段之前过滤每个数据集站点的模型来进一步扩展当前的FL工作。实验结果显示，这个算法将目前在MNIST数据集上的FL模型准确率从84%提高到91%。总的来说，FoodKG和RefinedFed的结合，为FEW领域的研究人员和决策者提供了一个强大的工具，帮助他们更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策。

2.5 TensorFlow 运作方式入门，TensorFlow 中文教程，代码：tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/ 本篇教程的目的，是向大家展示如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训，网页链接

𐟖‹️手写数字识别大揭秘𐟔 𐟎“探索手写数字识别的奥秘，我们利用mnist数据集，借助pytorch和cnn卷积神经网络，成功训练出准确率高达98%以上的模型！𐟚€ 𐟖𜯸想要实现手写数字识别，首先需要配置好相关库，如opencv、torchvision、dlib等。这些库将为我们提供强大的图像处理和机器学习功能。𐟒ꊊ𐟒ᥜ訮�ƒ过程中，我们采用了bp神经网络和cnn两种不同的网络结构进行对比实验。结果显示，cnn在处理手写数字识别任务时表现更出色。𐟓ˆ 𐟎‰此外，我们还开发了一个带GUI的识别界面，让用户可以方便地输入自己的手写数字进行测试。快来试试吧！𐟌Ÿ 𐟔쩀š过一系列实验和优化，我们的模型在测试集上的准确率达到了惊人的98%以上。这证明了我们的方法在处理手写数字识别任务时的有效性和实用性。𐟒

视频是机器学习的神经网络，太神奇了！能够识别手写的数字0-9。「ai」「科技」如果要进一步学习，可以访问网页链接，一个小型神经网络，该神经网络只有 38 + 12 个隐藏神经元，经过训练可以读取手写数字。它在 MNIST 数据集上的错误率为 1.71%。该网页也有DEMO可以尝试。还包括了从0开始实现这个机器学习所需要的知识和步骤，非常详细！适合想要从0开始学习的朋友。「ChatGPT超话」黄建同学的微博视频

𐟖‹️ PyTorch手写数字识别实战 𐟎“ 实验目的：开发一款能识别手写数字的程序，使用MNIST数据集进行训练和测试。 𐟓 项目准备：准备好测试图片和MNIST数据集，这是由Google实验室和纽约大学柯朗研究所建立的著名手写数字数据库。 𐟒𛠧Ž異ƒ配置：使用Python编译器PyCharm，并安装必要的库，如torch和torchvision。 𐟓š 手写体数字识别系统概述：包括图像预处理、神经网络数字识别具体流程和文件说明。 𐟔 数字手写体识别实验代码设计逻辑：详细阐述net.py、train.py和predict.py的设计思路和实现细节。 𐟓ˆ 模型训练与效果评价：通过t-SNE高维数据图、混淆矩阵绘制和各数字准确率曲线来评估模型的性能。 𐟤– 手写体数字识别预测：加载训练好的模型，进行图像预测，并展示预测结果和分类报告。 𐟎‰ 总结与反思：对整个项目进行总结，并思考如何进一步优化模型性能。

𐟧 如何优化深度学习神经网络的代码？ 𐟤” 想要优化深度学习神经网络的代码，以下是一些实用的步骤： 1️⃣ 首先，从官方最简单的MNIST案例开始，逐步理解整个流程。 2️⃣ 重点关注Dataset和Net部分。通常，你需要根据实际情况编写自己的Dataset和Net。对于MNIST数据集，可以参考torch-vision中的实现，这是最快的学习方法。 3️⃣ 掌握Net的构造和对应的API，如Linear、ReLU、softmax、conv、pool等。 4️⃣ 进行调试，通过在mnist官方代码中添加一些print语句，了解每一步的输入输出。 𐟒ᠤ𘪤𚺧𛏩ꌯ𜚥悦žœ你有计算机基础、numpy基础和pandas基础，大概需要6小时就能初步掌握并照葫芦画瓢。 𐟔砥…𖤻–语言和框架的优化方法也类似： 1️⃣ 先弄清楚数据读取和网络结构对应的几组概念和API。 2️⃣ 找到官网的例子进行修改，同时结合文档进行学习。 3️⃣ 进行调试，光看不行，一定要动手尝试并配合print语句进行调试。通过这些步骤，你可以逐步优化你的深度学习神经网络代码。

没有GPU也能玩深度学习？3招搞定！你知道吗？其实不用GPU也能玩深度学习！不同阶段有不同的工具和方法，下面我来详细说说。 1️⃣ 初学者如果你是初学者，完全没必要为了学深度学习去买一块GPU，甚至换台电脑。刚开始的时候，你可以从多层感知器（MLP）开始，这是一个非常简单的模型，只有3层全连接的神经网络，激活函数用sigmoid，数据集用MNIST手写数字数据集。这种网络的算力需求非常低，你的笔记本CPU完全能搞定。大概十几分钟的训练时间，精度还不错。我建议初学者先用Python和Numpy来实现这些例子，这样你能很容易理解深度学习的基本原理。当然，用Tensorflow或者Pytorch也可以，但可能体会不到全貌。不过，这些框架里有一些经典的模型，比如LeNet-5和AlexNet，算力需求也不大，CPU完全够用。 2️⃣ 进阶者当你进阶到一定程度，可能需要学习一些实用的深度网络模型，比如ResNet50和Bert。这些模型对算力的需求就高了。如果你从零开始训练这些模型，一块GPU可能不够用。据说索尼用2176块GPU，把ResNet50的训练时间缩短到了224秒，而用一块GPU的话，需要487424秒（也就是6天）。普通玩家谁能有这样的硬件和时间？面对这种情况，大家通常会采用迁移学习（Transfer Learning）的方法。先用一个训练好的模型，利用它已有的能力，在新数据集上只训练最后几层。这样可以在很短的时间里训练出精度不错的模型，对算力的需求也不高，CPU完全可以胜任。几个epoch就够了。 3️⃣ 高阶者如果你是高阶玩家，需要训练一个超大模型，或者处理单个数据巨大（比如1G的图片）或者数据量巨大的情况，那集群是唯一的选择。纯CPU的集群环境也很容易拿到，比如超算中心、HPC中心或者单位机房里凑十几、几十台服务器/PC都很容易办到。这些现成的机器可以让你轻松构建一个深度学习集群。毕竟CPU上的软件环境成熟稳定。总结无论你是初学者、进阶者还是高阶者，都可以用CPU来玩深度学习。不同的阶段有不同的方法和工具，选择适合自己的就好。希望这些小技巧能帮到你，祝你学习顺利！𐟒ꀀ

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