今回のゴールはとりあえず動くモノを作る、です。 細かい部分はチームでやったので、僕にも理解不能な部分もありますが、一旦動くモノが出来た＆コードとしても良いものになったので、記事にしました。 こちらの完成品のコードは、再利用可能です。

Implementation of MLP, Autoencoder, and RBM from scratch using Python and NumPy on the MNIST dataset for classification, representation learning, and feature extraction. This project demonstrates the ...

前回TensorFlowを使ったので、今回はTorch(PyTorch)でもを画像分類を実施してみる。 【1】MNIST用のモデル作成と保存 TorchにもPyTorch Hubという学習済みモデルのリポジトリはあるが、MNIST用の学習済みモデルはおいていない。そこで、公式サンプルを使ってMNIST用の ...

data/ MNIST CSV 数据集，本地放置，不提交 models/ 训练得到的 .npz 模型，本地生成 results/ 训练历史，本地生成 predicts/ 预测输出，本地生成 scripts/ 训练、预测、可视化和 Web 服务脚本 web/ 手写数字预测前端 pip install cupy-cuda12x python train_cnn_gpu.py --model-name ...