机器学习、NLP、图像识别常用的几个数据集（cifar10、coco、MNIST、reuters21578。。。）

Machine learning and image recognition: theory, application

随着人工智能时代的不断发展，应用机器学习技术对语音识别和图像识别已成为模式识别中两个非常重要的领域。语音识别在社会生产和生活中，有着不错的发展前景；图像识别属于模式识别的一个重要分支，已经成功应用在军

用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络 使用CNN进行CIFAR-10图像分类 CIFAR-10数据集包含来自10类的32x32彩色图像:飞机,汽车,鸟类,猫,鹿,狗,青蛙,马,船,卡车: 1.

搭建一个简单的卷积神经网络,完成Cifar10的一个简单的分类。语言代码,python。使用python3.6

【Keras-AlexNet】CIFAR-10-附件资源

【Keras-DenseNet】CIFAR-10-附件资源

经训练的CIFRA-10分类模型,精确度达到80%左右,损失在0.6左右;从百度爬取测试图片,tkinter设计界面

CIFAR-10 60000张 32X32 彩色图像 10类，50000张训练，10000张测试，包含标签，直接使用 方便快捷下载

CINIC-10:介于CIFAR-10和ImageNet之间的基准数据集

使用CIFAR10数据集进行图像分类 在本笔记本中,我将对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。 数据集由飞机,青蛙,马和其他物体组成。 在对图像进行预处理之后,我对所有样本都训练了卷积神经网络。