MATLAB深度学习工具的MNIST数据集与预训练LSTM网络

MNIST
MATLAB
需积分: 27 12 下载量 118 浏览量 更新于2024-11-30 收藏 31.58MB ZIP 举报
资源摘要信息:"MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的大规模数据集，广泛用于训练各类图像处理系统。这个数据集中的图片为灰度图，大小为28x28像素，包含了从0到9的手写数字，总计有60,000张训练图片和10,000张测试图片。在深度学习领域，MNIST数据集经常被用作入门级的数据集，因为它比较简单、干净且容易理解。 这个特定的数据集文件名为'mnist_data_set.zip'，说明这是一个压缩文件，解压后会包含MATLAB所需的.mat格式文件。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，它在工程计算、算法开发、数据可视化和数据分析等领域有广泛应用。MATLAB的深度学习工具箱提供了用于构建、训练和部署深度神经网络的函数和应用。 数据集中的描述还提到了一个训练好的长短期记忆（LSTM）网络。LSTM网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），适合处理和预测序列数据中的重要事件，比如时间序列数据、语音识别和自然语言处理。LSTM网络通过其设计避免了传统RNN在长序列上的梯度消失问题，能够学习长期依赖信息，因此在处理具有时间序列特性的数据时表现优异。 在提供的文件列表中，'test.m'文件很可能是MATLAB的脚本文件，该脚本可以用来测试或演示网络如何使用MNIST数据集进行预测和评估。'data.zip'应该是包含数据集本身（即图片数据和标签）的压缩文件，解压后可以得到实际用于训练和测试的图片和标签数据。'readme.txt'文件通常包含了数据集和网络的使用说明或简要描述。'net.zip'文件包含了训练好的LSTM网络模型，解压后可以用来直接进行预测或进一步的学习和分析。 对于使用MATLAB进行深度学习的研究者和开发者而言，此数据集提供了一个便捷的起点。他们可以使用这个训练好的LSTM网络作为基础模型，对模型进行微调（fine-tuning）或用于其他相关的研究任务。同时，通过使用MNIST数据集进行实验，开发者可以熟悉深度学习的基本概念和工作流程，为处理更复杂的实际问题打下坚实的基础。"

MNIST_DNN: MATLAB实现的简单深度学习系统

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2. 将下载的MNIST数据集文件放置于MATLAB的data子文件夹中。 3. 运行converter2.m文件，这一步骤通常只需要执行一次。converter2.m文件的作用是将MNIST数据集转换为MNIST_DNN能够使用的格式。 4. 运行mnistdeepauto....

《人工智能》实践笔记：Tensorflow代码教程与mnist实践.zip

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具体文件名称包括了“mnist_lenet_test.ipynb”、“mnist_lenet_backward.ipynb”、“mnist_backward.ipynb”、“mnist_test.ipynb”、“mnist_lenet_forward.ipynb”、“mnist_forward.ipynb”、“cnn_demo.ipynb”...

压缩包MNIST_data：手写数字识别数据集

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资源摘要信息:"MNIST数据集是一个广泛用于机器学习特别是计算机视觉领域的手写数字识别的数据集。它由美国国家标准与技术研究院（NIST）中的一部分数据重新构造而成，是机器学习界中的一个经典入门级数据集，对于...

mnist_test_leveldb.zip_MNIST_MNIST 数据集_MNIST数据集_caffe_mnist测试数据集

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MNIST数据集由两个主要部分组成：训练集（Training Set）和测试集（Test Set）。训练集包含60,000个样本，用于模型的学习过程；测试集包含10,000个样本，不参与训练，只用于评估模型在未见过的数据上的表现。每个...

MNIST_data.zip

2020-04-09 上传
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 ...

import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

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这段代码的运行问题可能是由于缺少一些依赖包或路径设置不正确导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决问题： 1. 确保你已经安装了需要的依赖包，比如torch、torchvision、d2l和matplotlib。你可以通过在命令行运行...

data_set.zip

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标题 "data_set.zip" 暗示我们正在处理一个数据集，它被压缩为ZIP格式。这个数据集可能包含了用于机器学习或深度学习任务的数据。描述中的链接指向了一个CSDN博客文章，其中详细介绍了代码的实现过程，这通常与数据...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时，因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器，所以即使tf设置了seed，也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​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​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO：定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO：执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

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super(Deep_CNN_Model, self).__init__() self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu') self.pool1 = MaxPool2D() self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu') self.pool2 = MaxPool2D() self.flatten ...

import numpy as np from tensorflow import keras from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() Data_Vectorize = train_data.reshape(60000,784) N = 1000; index = np.where(train_labels==0)[0] index_0 = index[0:N] Data_0_Vectorize = Data_Vectorize[index_0] index = np.where(train_labels==1)[0] index_1 = index[0:N] Data_1_Vectorize = Data_Vectorize[index_1] Data_01_Vectorize = np.zeros([2*N,784]) Data_01_Vectorize[:N,:] = Data_0_Vectorize Data_01_Vectorize[N:,:] = Data_1_Vectorize My_pca = PCA(n_components=3) Data_01_Vectorize_DR = My_pca.fit_transform(Data_01_Vectorize) plt.scatter(Data_01_Vectorize_DR[:,0],Data_01_Vectorize_DR[:,1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show()在该代码基础上，针对“0”“1”混合样本，在PC1-PC2构成的低维空间中进行高斯混合聚类。聚类总数设置为2。在PC1-PC2散点图基础上画出高斯混合聚类的中心和3倍方差组成的椭圆形边界。

2023-05-28 上传
for pos, covar, w in zip(gmm.means_, gmm.covariances_, gmm.weights_): U, s, Vt = np.linalg.svd(covar) angle = np.degrees(np.arctan2(U[1, 0], U[0, 0])) width, height = 2 * np.sqrt(3 * s) ellip = ...

MNIST DATA.zip

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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 ...
Q.QJiang
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