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我想创建一个手写数字 0 和 1 的散点图（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。我取了 4 个样本，即两个 0 和两个 1。

每个手写数字的像素值都具有 1 维交叉 778 矩阵。

现在我想在二维中对这些数字进行散点图，以检查它们是否可分离。

我尝试在 R 中绘制这些图，但最终的图只是点的混合。我应该如何绘制才能使每个数字的散点图看起来都不同。我在绘图时是否朝着正确的方向前进？

请指教。

我想在手写数字数据集上测试一些聚类算法。是否有任何具有已提取特征的手写数字数据集？我不是在寻找像 MNIST 那样的粗略图像像素的手写数字数据集。我正在寻找已经从此类数据集中提取的特征向量。

我正在阅读以下问题：

如何在 C++ 中读取 MNIST 数据？

并且有一些用于读取 MNIST 数据库的 C++ 代码。尝试后我发现它工作正常，直到它开始读取数据的地方。

这是以下代码：

我尝试打印出变量“temp”的整数值，但是我没有得到正确的像素数（它们都为零）。我不确定那里出了什么问题，每个像素占用一个字节空间，然后我将其转换为 int 并且它不起作用。为什么会这样？先感谢您

我正在尝试开发一种新的权重初始化方法，但我遇到了一个奇怪的训练现象。您可以看到输出节点 8 永远不是最大激活...

我正在使用具有 tansig 激活、mse 性能和无偏置节点的 matlab patternnet。我正在尝试对 mnist 数据库的一个子集进行分类。

有谁知道如何解决这个问题？尽管具有相同的架构，但使用 nguyen-widrow 初始化不会看到此结果。

编辑：

输入：768xN 个介于 0 和 1 之间的值

目标：每行 10xN 个值 0 或 1。所以它就像一个逻辑矩阵，每列有 1 个真值。

一个或多个节点没有激活，我展示了最好的情况。

这发生在一层或多层（1 到 5）、更少或更多的训练数据（1k 到 10k 个样本）中。

我目前正在研究数字手写识别问题。我发现许多最先进的算法对 mnist 数据集采用了一些预处理方法，例如纠偏和抖动（我不知道“抖动”是什么）。我用谷歌搜索了很长时间，但没有发现任何关于可用于纠偏 mnist 日期集的具体方法或算法。有没有人对如何解决这个问题有想法？非常感谢！

我正在研究机器学习。现在我想用一些著名的数据集来测试我的算法。由于我是这方面的新手，除了MNIST，我找不到其他合适的数据集。我觉得 MNIST 非常适合我们的研究。有谁知道一些与 MNIST 类似的数据集？

PS 我知道另一个经常使用的手写数字数据集，称为 USPS 数据集。但是我需要一个包含更多训练示例的数据集（通常超过 10000 个并且与 MNIST 中的训练示例数量相当），因此 USPS 不在我的选择范围内。

我有一个问题，希望有人能够帮助我解决http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted上的教程

当我尝试运行代码以加载数据集时，我不断收到错误消息，即此处的代码：

我将 Eclipse 与 PyDev 一起使用，并让 numpy、Scipy 和 Theano 工作。我运行命令克隆 git 存储库并按照说明下载了数据集，但是运行上面的代码仍然返回

总的来说，我是 python 新手，这真的让我很难过，因为我什至不确定问题的原因可能是什么，也不知道如何搜索以自己解决问题。

提前致谢。

我正在尝试使用 MNIST DATABASE 来识别手写数字。到目前为止，我所拥有的是一个表示数字的二进制矩阵，该算法是用 matlab 编写的。在开始使用 MNIST DATABASE 识别二进制图像中的数字时，我希望得到一些帮助。谢谢。

我正在尝试使用 SGDClassifier 对 MNIST 问题使用在线（核外）学习算法， 但似乎准确性并不总是在增加。

在这种情况下我该怎么办？以最准确的方式保存分类器？SGDClassifier 是否收敛到某个最优解？

这是我的代码：

我在 MNIST 上测试了 linearSVM 与 SGD，使用 10k 个样本进行训练，10k 个样本进行测试，得到 0.883 13,95 和 0.85 1,32，因此 SGD 更快但准确度较低。

我也在这里找到了一些信息 https://stats.stackexchange.com/a/14936/16843

更新： 超过 1 次（10 次）通过数据达到 90.8 % 的最佳准确度。所以它可以是解决方案。SGD 的另一个特性是在传递给分类器之前必须对数据进行洗牌。

我可以做这个; 我只是不知道为什么它有效。使用我从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载的 MNIST 数据库以及该页面底部的指南，我编写了（尚未完成的）方法

那是容易的部分。困难的部分是readInt函数的形式。我不能只使用BitConverter.ToInt(); 我在此页面中找到了答案：https : //code.google.com/p/aguaviva-libs/source/browse/c%23/NeuronalNetwork/sets/HandWriting.cs?spec=svn9ffdf444c6317be049572cea59170602c8f28bea&r=9ffdf444c6317be049572cea59170602c8f8f

翻译方法

进入 F# 给出

（假设i = 4）。这有效：在 F# 交互中，线条

分别给出(2051, 10000, 28, 28)和的结果(2051, 60000, 28, 28)，它们与第一个代码片段的注释中的值一致。

我不明白它为什么起作用。按位或运算符上的所有这些位移和折叠是怎么回事？为什么我不能直接使用BitConverter.ToInt()？