MNIST

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

使用卷积神经网络进行图像去模糊。我们的项目训练CNN来消除模糊效果。输入为模糊图像，输出为校正后的图像。本存储库展示了如何在“嘈杂的MNIST（运动模糊）”数据集中应用CNN进行图像去模糊。在图像去模糊中使用CNN可能很复杂，因为它需要训练对。虽然我们只有模糊的输入图像，而没有目标标签，但我们通过人工模糊清晰图像来解决这个问题，以获得训练数据。

之前的课程作业中，我查阅了多个网上的案例，但发现它们基于TF1.0开发，内容杂乱。经过几天的思考与实践，我成功在TF2.0上构建了一个Siamese网络。该网络接受两张MNIST图片作为输入，并判断它们是否为相同数字（0表示相同，1表示不同）。这篇文章为大家提供一个清晰的开发指南。

Mnists数据集以CSV格式打包，方便使用者下载和利用。

这是《DAve-QN：具有局部超线性收敛速率的分布式平均拟牛顿方法》论文的实现，该方法已在第23届国际人工智能与统计国际会议上接受。我们提供了基于C的高性能实现，并编写了所有必要的脚本，以便与最新技术进行比较。此外，我们还为DAve-QN提供了MATLAB实现，方便进一步研究使用。设置环境变量MKLROOT至关重要，以便在不同系统上正确运行。编译代码的方法已在makefile中提供。测试DAve-QN时，我们使用多个输入参数进行了充分的测试，确保其在mnist数据集上的稳定性和性能。

Matlab代码批量替换时尚MNIST数据集。Fashion-MNIST是一个包含60,000个训练示例和10,000个测试示例的商品图像数据集，每个示例是一个28x28的灰度图像，带有来自10个类别的标签。我们计划将Fashion-MNIST作为原始机器学习算法的直接替代品，并进行基准测试。它与MNIST具有相同的图像大小和训练/测试集结构。数据集外观示例如下：MNIST的替代品Fashion-MNIST包含多种手写数字。AI/ML/数据科学社区的成员喜爱此数据集，并用其验证其算法。实际上，MNIST通常是研究人员进行算法验证的第一个选择。他们认为：“如果算法在MNIST上有效，那么它就能在其他系统上运行。”认真的机器学习研究人员强调，我们正在考虑Fashion-MNIST替代MNIST的重要性。

matlab批量替换代码时尚MNIST目录Fashion-MNIST是的商品图片数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。我们计划将Fashion-MNIST作为原始机器学习算法的直接替代品，以进行性能基准测试。它与MNIST具有相同的图像大小和训练/测试数据集结构。这是一个数据外观的示例（每个类占用三行）：我们为什么做Fashion-MNIST原稿包含很多手写数字。AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其作为验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用。”“好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能失败。”认真的机器学习研究人员认为，我们正在考虑用Fashion-MNIST替代MNIST的一些充分理由：MNIST过于简单，卷积网络在MNIST上可以达到99.7％，经典的机器学习算法也可以轻松达到97％。查看并阅读。

该项目提供了基于梯度下降的softmax回归实现，专注于MNIST数据分类。此外，还包含多个领域的Matlab仿真代码，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理等应用。

本数据集是将 MNIST 手写数字集使用 MATLAB 处理后得到的 uint8 格式数据 (mnist_uint8.mat)。

为了提高 MNIST 手写数字识别的效率和准确率，提出了一种基于高斯过程潜变量模型 (GPLVM) 降维和支持向量机 (SVM) 分类的方法。该方法首先利用 GPLVM 对高维手写数字图像进行降维，然后使用 SVM 对降维后的数据进行分类。 分类方法 设计了两种分类方法： 方法一： 直接降维分类。对预处理后的原始数据使用 GPLVM 进行降维，然后通过 SVM 交叉验证进行分类，最后输出分类结果。 方法二： 阶梯跳跃降维分类。对预处理后的原始数据设定动态调整数据样本作为 GPLVM 降维算法的输入，通过 SVM 交叉验证分类后，对分类结果和当前维数进行保存。判断阶梯跳跃降维操作是否完毕，如果需要进一步降维，则计算新的阶梯维数执行迭代分类；如果已经结束，则输出合并后的结果。 方法二实现步骤 方法二的具体实现步骤如下： 数据预处理： 对原始数据集进行预处理，转换为实验程序需要的数据格式，并进行归一化处理。 设定阶梯维数： 采用对折交叉的方式将原始数据样本的维数进行等分，例如，原始数据为 24 维，若采用 6 折阶梯维数，则具体的降维顺序为 24 -> 20 -> 15 -> 10 -> 5 -> 1。 动态调整数据样本： 第一次输入时，数据样本保持为原始状态。在后面的迭代过程中，首先执行降维和 SVM 交叉验证分类，然后判断是否需要进一步降维。如果需要，则对此刻的样本进行动态调整，将上一次降维后的样本数据输出作为下一次 GPLVM 降维操作的输入。 GPLVM 降维优势 与其他非线性降维方法不同，GPLVM 不仅关注保持数据空间原有的局部距离，还侧重于在潜变量空间内分离原数据空间中距离较远的点。通过添加反向约束，GPLVM 同样实现了对原空间局部距离的保持。