手寫數字識別的案例
如何在資源受限的RISC-V內核上嵌入人工智能？
因此可以使用標準軟件；在這個示例中，使用了著名的“MNIST 手寫體數字分類”。自卷積神經網絡發明以來，這一直被認為是一個基準。
圖1 MNIST“手寫體數字識別”基準意味著對灰度28x28圖像進行智能標簽分配
它是一個大小為28x28 像素的灰度圖像，包含一個手寫的數字和該圖像最可能輸出的數字（見圖1）。盡管任務表面上很簡單，但這包括了TFLite-Micro 支持的大量運算符子集。通常用于解決它的神經網絡架構包含兩個卷積層和池化層、至少一個全連接層、向量化非線性函數、數據調整大小和規范化操作等（見圖2）。
圖2 用于手寫數字識別的卷積神經網絡
為了探索這段代碼在L31 CPU 上的性能，CodasipStudio 的內置剖析器提供了詳細的PPA（性能- 功耗-面積）預估，源代碼覆蓋率和單個指令的使用。這使得新的指令可以被快速試用并分析其性能優勢。
表1 剖析器提供的代碼覆蓋率分析
表1 顯示了剖析器所提供的代碼覆蓋率分析。正如預期的那樣，對于圖像分類任務來說，大部分的時間（~84%）都花在了圖像卷積函數上。從這個信息開始，我們可以進入相應的‘ConvPerChannel’源代碼，對其進行更詳細的探索。TFLite-Micro 中的卷積是以嵌套for-loop 的形式編寫的，索引各種卷積窗口尺寸以及訓練數據批次。最深的for-loop 掃描了圖像輸入通道，根據分析信息顯示，CPU 在這里花費的時間最多。
圖3 Codasip的內置剖析工具允許我們找到應用程序代碼中的“熱點”
源代碼（圖3）中標明了在該處花費的周期數，給出了周期數的百分比和絕對數。反匯編顯示了這些“熱點”的CPU 指令。這些信息表明，哪里需要優化？
展開 基于降噪自編碼器-多層感知機（DAE-MLP）的手寫數字分類預測MATLAB實戰
今天給大家分享基于DAF-MLP的手寫數字分類預測MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
一、算法原理
1.1 降噪自編碼器（Denoising Auto-Encoders, DAE）
在介紹降噪自編碼器的原理之前，需要介紹一下自編碼器的原理，這樣才能方便我們理解降噪自編碼器的原理。如圖1所示為自編碼器的網絡結構，它包含有編碼階段和解碼階段。主要應用于數據去噪和數據降維。
圖1 自編碼器的網絡結構
它的編碼和解碼過程可表達為
其中，W1、b1為編碼的權重和偏置，W2、b2為編碼的權重和偏置，
自編碼器的目的是使輸出與輸入盡量相同，所以采用的損失函數可表達為：
當損失函數J的值越小，那么經自編碼器重構的數據與原始數據就盡可能的相同。但在實際中，我們更關注的是自編碼器的隱層表達，而不是實際輸出。自編碼器真正關心的是隱藏層的特征表達，一個好的表達能夠捕獲輸入信號的穩定結構，以該目的為出發出現了降噪自動編碼器。
降噪自動編碼器的網絡結構如圖2所示。降噪自動編碼器，首先對干凈的輸入信號加入噪聲產生一個受損的信號。然后將受損信號送入傳統的自動編碼器中，使其重建回原來的無損信號。降噪自編碼器的優點是：它通過人為的增加噪聲使模型獲得魯棒性的特征表達。
圖2 降噪自編碼器的網絡結構
1.2 多層感知機（Multilayer Perceptron，MLP）
多層感知機是由單層感知機推廣而來，最主要的特點是有多個神經元層。一般將MLP的第一層稱為輸入層，中間的層為隱藏層，最后一層為輸出層。如下圖3所示。MLP并沒有規定隱藏層的數量，因此可以根據實際處理需求選擇合適的隱藏層層數，且對于隱藏層和輸出層中每層神經元的個數也沒有限制。
展開 3D打印出來的神經網絡，光速求解AI數學運算
如今，數字計算都是在計算機邏輯中以數字形式完成的。但是過去，計算器需要移動實際的機械零件才能進行計算——數字加到 10 都會造成零件位置變換。從某種程度上來說，這種「衍射深度神經網絡」與之相仿：它使用并操縱數字的物理表示，而不是電子表示。這就代表著，如果將模型的預測過程固化為物理表示，那么它在實際預測過程中就能大大降低能耗。
正如研究人員所說：
給定層上的每個點傳輸或反射入射波，該入射波相當于通過光學衍射連接到下一層其它神經元的人工神經元。通過改變相位和振幅，每個「神經元」都是可調的。
「我們的全光深度學習框架能夠以光速執行各種復雜任務，基于計算機的神經網絡也可以實現這些任務?！寡芯咳藛T在論文中描述其系統時寫道
為了證明這一點，他們訓練了一個深度學習模型來識別寫手寫數字。完成之后，他們會把矩陣數學層轉化為一系列的光學變換。例如，一個層可能會通過將兩者的光線重新聚焦到下一層的單個區域來增加值——實際計算比這要復雜得多，此處只做概述。
圖 3：衍射深度神經網絡實現手寫數字識別。
通過在印刷版上布置數百萬個微型轉換，光從一端輸入并從另一個結構中輸出，因此系統能以超過 90% 的準確率判斷它是否為 1、2 和 3 等。
讀者可能會疑問這到底有什么用，因為最簡單的三層感知機在識別手寫數字時都能輕松達到 95% 以上的準確率，而卷積網絡可以實現 99% 以上的準確率。這一形式目前確實沒什么實際用處，但是神經網絡是非常靈活的工具，系統完全有可能識別字母而不是僅限于數字。因此可以令光學字符識別系統在硬件中運行，且基本上不需要能耗或計算。
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目錄
第1章 圖像處理系統
第2章 醫學圖像處理算法學習系統
第3章 圖像邊緣檢測學習系統
第4章 數字圖像加密學習系統
第5章 手寫數字識別學習系統
第6章 骰子作畫學習系統
第7章 濾鏡效果學習系統
第8章 盲數字水印學習系統
第9章 圖像檢索系統
第10章 非盲數字水印學習系統
關于“Python人工智能與機器學習核心技術應用”培訓通知
2019-09-07
9:30-10:00
九、泰坦尼克號獲救預測案例
1.缺失值填
2.特征篩選
3.案例實戰
2019-09-07 10:00-12:00
十、深度學習基礎-神經網絡介紹
1.人工神經網絡發展史
2.單層感知器
3.激活函數，損失函數和梯度下降法
4.BP算法介紹
案例：BP算法解決手寫數字識別問題
2019-09-07 14:00-17:00
十一、Tensorflow基礎應用
1.Tensorflow安裝
2.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed
3.Tensorflow線性回歸
4.Tensorflow非線性回歸
5.Mnist數據集合Softmax講解
6.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout
9.各種優化器Optimizer
2019-09-08 9:00-10:00
十二、卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡
2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.CNN手寫數字案例
2019-09-08 10:00-11:00
十三、長短時記憶網絡LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.長短時記憶網絡LSTM
3.LSTM應用案例
2019-09-08 11:00-12:00
十四、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的
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九、泰坦尼克號獲救預測案例
1.缺失值填
2.特征篩選
3.案例實戰
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十、深度學習基礎-神經網絡介紹
1.人工神經網絡發展史
2.單層感知器
3.激活函數，損失函數和梯度下降法
4.BP算法介紹
案例：BP算法解決手寫數字識別問題
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十一、Tensorflow基礎應用
1.Tensorflow安裝
2.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed
3.Tensorflow線性回歸
4.Tensorflow非線性回歸
5.Mnist數據集合Softmax講解
6.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout
9.各種優化器Optimizer
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十二、卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡
2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.CNN手寫數字案例
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十三、長短時記憶網絡LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.長短時記憶網絡LSTM
3.LSTM應用案例
2019-09-08 11:00-12:00
十四、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的
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370
10.1.2 算法描述 371
10.2 圖像匹配 372
10.2.1 差分矩陣求和 373
10.2.2 差分矩陣均值 375
10.2.3 歐氏距離匹配 376
10.3 圖像分類 382
10.3.1 余弦相似度 382
10.3.2 PCA圖像特征提取算法 388
10.3.3 基于神經網絡的圖像分類 389
10.3.4 基于SVM的圖像分類 394
10.4 高斯噪聲生成 397
10.5 二值化 401
10.5.1 threshold 401
10.5.2 adaptiveThreshold 402
10.6 插值與縮放 404
10.7 仿射 405
10.7.1 仿射原理 405
10.7.2 仿射變換實例 405
10.8 透視投影與透視變換 406
10.8.1 透視投影原理 406
10.8.2 透視投影實例 407
10.9 灰度變換與圖像增強 409
10.9.1 灰度變換概述 409
10.9.2 對數變換 409
10.9.3 分段線性變換 410
10.9.4 指數變換 411
10.9.5 直方圖均衡化 412
10.10 圖像濾波與除噪 415
10.10.1 均一化塊濾波 415
10.10.2 鄰域平均法 420
10.10.3 中值濾波 423
10.10.4 高斯濾波 427
10.10.5 雙邊濾波 429
10.10.6 卷積濾波 431
10.10.7 邊緣檢測 433
10.11 小結 435
思考題 435
第11章 機器視覺案例 437
11.1 人臉辨識 437
11.1.1 人臉定位 437
11.1.2 人臉辨識 439
11.2 手寫數字識別 446
11.2.1 手寫數字識別算法 446
11.2.2 算法的Python實現 447
11.3 運動偵測 449
11.3.1 視頻采集 450
11.3.2
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十二、特征工程項目
1.數據缺失處理 2.特征篩選方法 3.特征工程
4.算法選擇 5.結果評估
十三、深度學習基礎-神經網絡介紹
1.人工神經網絡發展史 2.單層感知器
3.激活函數，損失函數和梯度下降法
4.BP算法介紹 案例：BP算法解決手寫數字識別問題
十四、Tensorflow基礎應用
1.Tensorflow安裝
2.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed
3.Tensorflow線性回歸 4.Tensorflow非線性回歸
5.Mnist數據集合Softmax講解
6.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout 9.各種優化器Optimizer
十五、卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡 2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.深度殘差網絡講解 4.CNN實現MNIST數據集分類
5.CNN手寫數字案例
十六、長短時記憶網絡LSTM應用
1.RNN循環神經網絡 2.RNN應用案例（MNIST圖像分類）
3.長短時記憶網絡LSTM
4.LSTM應用案例（MNIST圖像分類）
十七、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的inception-v3完成圖像識別
2.用自己收集的數據訓練圖像識別模型
3.使用遷移學習完成圖像分類
展開 神經網絡中 BP 算法的原理與 Python 實現源碼解析
其中，停止條件可以是下面這三條
權重的更新低于某個閾值的時候
預測的錯誤率低于某個閾值
達到預設一定的迭代次數
譬如說，手寫數字識別中，一張手寫數字1的圖片儲存了28*28 = 784個像素點，每個像素點儲存著灰度值(值域為[0,255])，那么就意味著有784個神經元作為輸入層，而輸出層有 10 個神經元代表數字 09，每個神經元取值為01，代表著這張圖片是這個數字的概率。
每輸入一張圖片（也就是實例），神經網絡會執行前向傳輸一層一層的計算到輸出層神經元的值，根據哪個輸出神經元的值最大來預測輸入圖片所代表的手寫數字
然后根據輸出神經元的值，計算出預測值與真實值之間的誤差，再逆向反饋更新神經網絡中每條連接線的權重和每個神經元的偏好
前向傳輸（Feed-Forward）
從輸入層=>隱藏層=>輸出層，一層一層的計算所有神經元輸出值的過程。
逆向反饋（Back Propagation）
因為輸出層的值與真實的值會存在誤差，我們可以用均方誤差來衡量預測值和真實值之間的誤差
均方誤差
逆向反饋的目標就是讓E函數的值盡可能的小，而每個神經元的輸出值是由該點的連接線對應的權重值和該層對應的偏好所決定的，因此，要讓誤差函數達到最小，我們就要調整w和b值， 使得誤差函數的值最小。
權重和偏置的更新公式
對目標函數 E 求 w 和 b 的偏導可以得到 w 和 b 的更新量，下面拿求 w 偏導來做推導
其中 η 為學習率，取值通常為 0.1 ~ 0.3,可以理解為每次梯度所邁的步伐。
展開 基于Matlab平臺利用Hopfield神經網絡進行數字識別
對比標準數字點陣、噪聲點陣以及識別輸出的數字點陣（2）
在進行數字3、6和9的識別后，本次也嘗試進行了數字1和2的識別。在此次嘗試中，噪聲強度設置為0.3即30%，比數字3、6和9的噪聲強度大20%，其噪聲點陣也可以看出，辨認出數字的基本特征相對來說比3、6和9更加困難，然而其識別結果明顯地表現出數字1和2的特征。
圖5. 數字1、2的識別結果
當比較同一個數字網絡識別多次產生的結果時，可以得出該系統不能穩定地產生識別結果的結論。通過對比數字3、6和9，以及1和2的識別結果情況，可以初步得出，當數字圖像較為簡單時，噪聲強度較大地情況下也能輸出較為清晰的識別結果?？偟貋碚f，利用Hopfield神經網絡進行數字識別，可以運用到損壞文物古籍文字識別、交通系統汽車牌照識別、郵政系統編碼識別等方面中。
最后，有相關需求，歡迎通過微信公眾號聯系我們。
微信公眾號：320科技工作室。
展開 Python 與人工智能機器學習核心技術應用——課件
5.Mnist數據集合Softmax講解
6.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout
9.各種優化器Optimizer
30號 9:00-10:00
十二、卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡
2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.CNN手寫數字案例
30號 10:00-11:00
十三、長短時記憶網絡LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.長短時記憶網絡LSTM
3.LSTM應用案例
30號 11:00-12:00
十四、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的inception-v3完成圖像識別
2.用自己收集的數據訓練圖像識別模型
3.使用遷移學習完成圖像分類
30號 13:00-14:30
十五、自然語言處理項目實戰
1.自然語言處理項目介紹
2.word2vec介紹
3.用CNN訓練一個新的文本分類模型
4.用LSTM訓練一個新的文本分類模型
30號14:30-16:00
十六、目標檢測項目實戰
1.目標檢測項目簡介
2.R-CNN模型詳解
3.SPPNET模型詳解
4.Fast-RCNN模型詳解
5.Faster-RCNN模型詳解
6.Tensorflow實現Faster-RCNN目標檢測
7.測試目標檢測模型效果、目標檢測算法標簽標注
六、參會費用
（1）統一收費3600元/人
展開 
如何使用數字萬用表識別檢測元器件
特別申明：本圖文由電小二前輩制作，轉載只為學習交流，版權歸原作者，在此致敬！
師傅領進門之6步教你跑通一個AI程序！
3 MNIST(手寫數字識別 ) softmax性線回歸
分析
MNIST是一個入門級的計算機視覺數據集，它包含各種手寫數字圖片：
它也包含每一張圖片對應的標簽，告訴我們這個是數字幾。比如，上面這四張圖片的標簽分別是5，0，4，1。
數據集圖片大小28x28，單通道灰度圖。存儲樣式如下：
MNIST手寫數字識別的目的是輸入這樣的包含手寫數字的28x28的圖片，預測出圖片中包含的數字。
softmax線性回歸認為圖片中數字是N可能性由圖像中每個像素點用
表示是 數字 i 的可能性，計算出所有數字（0-9）的可能性，也就是所有數字置信度，然后把可能性最高的數字作為預測值。
evidence的計算方式如下：
其中
代表權重，
代表數字 i 類的偏置量，j 代表給定圖片 x 的像素索引（0~28x28=784)，用于像素求和。即圖片每個像素值x權重之和，再加上一個偏置b，得到可能性值。
引入softmax的目的是對可能性值做歸一化normalize，讓所有可能性之和為1。
展開 接觸器的輔助觸點如何識別，數字序號11、12、 13、14代表什么意思？
一、如何識別接觸器輔助觸點
1.看標識NO-NC
NO是英文normal open常開的縮寫,NC 是英文normal close常閉的縮寫。
常開：它的符號是NO，對應的英文字母"open"的首個字母O。在不通電時處于常開狀態的觸點，我們叫它常開觸點。
常閉：它的符號是NC，對應的英文字母" close"的首個字母C。在不通電時處于閉合導通狀態的觸點，我們叫它常閉觸點。不管是常開還是常閉，都是指它的原始狀態。一旦通電工作，那么它的狀態其實就反過來了，常開點就會閉合，常閉點就會斷開。
2.標有數字序號11、12、 13、14
后面一位數（1、2）代表常閉觸點，（3、4）則代表常開觸點
3.使用萬用表測量
接觸器在正常狀態下(線圈不得電)使用電阻檔測量輔助觸點NO的阻值無窮大，NC的阻值為零：接觸器線圈得電后測量結果相反。
二、接觸器輔助觸點的作用
1.形成自鎖回路。
1
2.形成互鎖回路。
3、進行電路的信號傳遞。一般情況下可以通過接觸器的輔助常開點或者常閉點進行開關量的信號傳遞。
舉個最常見的例子：用接觸器的輔助常開、常閉點控制電動機的停止和運行指示燈，如上圖所示！
展開 基于Matlab平臺的BP神經網絡進行數據擬合
上次討論了基于Hopfield神經網絡的數字識別，BP（Back Propagation）神經網絡也可以進行相關的數字識別如手寫數字識別等，由于BP神經網絡的特性，該網絡需要一定的樣本進行對網絡進行訓練、測試以及校驗。本次不再贅述數字識別，而是將目光集中于基于BP神經網絡的數據擬合。
本次所采用的神經網絡為BP神經網絡，是一個誤差反向傳播訓練（Error Back Propagation Training）的多層前饋網絡，主要包含輸入層、隱含層和輸出層。數據由輸入層輸入，經過標準化處理后，傳到第二層即隱含層，隱含層進行輸入數據的權值計算、轉換，然后傳輸到輸出層，輸出層將給出神經網絡的預測值。 由于人工神經網絡不需要事先給定輸入量與輸出量之間的映射關系，BP網絡需要通過范例進行學習。因此，給定一個包含了輸入量樣本以及已知的正確輸出量樣本是必須的。利用給定的示例，BP神經網絡可以得知什么是所期望達到的行為并且BP算法也能支持網絡進行調整來達到預期。
BP網絡包含正向計算和反向計算兩個過程，其學習過程是通過循環步驟來實現的。當接收到范例時，該網絡會先進行正向計算過程，隨機輸出一些數據。這個輸出的結果將會與已知的正確樣本進行比較，然后一個含有其均方誤差的信號將會通過建立的神經網絡進行反向傳遞。隱含層接收到信號后，會“分攤”給各個神經單元，每個單元的權值因此將根據接收到的誤差進行相應的調整。這個過程將會不斷循環，直到誤差達到規定的閾值或完成了規定的學習次數而停止。此時該神經網絡被認為已經學習成功，完成了訓練過程。BP神經網絡仿真雖然無法達到最理想的功能，但是其結果已經接近了完美。
在BP算法中采用的激活函數是S型（Sigmoid）函數，該函數應用于隱含層的輸出中。
展開 