MNIST_data

很多地方都是利用上面两条语句加载MNIST数据，但是有时我们会遇到以下错误提示：IOError:couldnotreadbytes主要的问题是找不到数据，其实上面两条语句是加载mnist.mat,Ma

MNIST数据集，matlab适用格式，从train中选取2000个，test中选取2000个，共4000幅。可用于机器学习及模式识别算法的验证。

MNIST数据库，其中训练60000张，测试10000张。数据文件来自http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 已经提取出图片文件根据0-9分别存放。

表格形式(CSV)的mnist训练测试集,大部分电子表格和数据分析软件兼容形式 包括mnist_test.csv、mnist_train.csv、mnist_test_10.csv、mnist_tra

只利用numpy库实现手写数字MNIST识别

Pytorch框架,卷积MNIST,使用CUDA,实测在这个计算量下,使用CUDA速度反而不如使用CPU,实测2轮测试,能到99%正确率左右 下面上程序 main.py #主程序 import num

tensorflow官网fashion-minist数据,使用:将下载下来的文件放入C:\Users\USER\.keras\datasets

方便各位下载,github下载的fashion-mnist数据集,亲测可用,fashion-mnist.rar

对抗生成网络(GAN)在深度学习领域掀起了一场革命,包括完整的源代码。

直接运行即可, 自动会在上级目录生成datas文件存放图像。 datas分为test文件夹(共1000张),和train文件夹(共60000张)。 train文件夹和test文件夹中又分0~9类文件夹