python，MNIST手写数字数据集

MNIST手写数字图像数据，可用于学习深度学习或机器学习，入门必备！

注意，数据集中的是二维数组保存的测试数据和训练数据，不是图片格式的。文件中包含946个测试数据和1934个训练数据，每个单独放在txt文件中。

利用python，将mnist手写数据集合的原始格式转换为机器学习常用的训练集和测试集的矩阵。

python搭建bp实现的手写数字识别，包含minist数据集

包含文件：t10k-images-idx3-ubyte.gzt10k-labels-idx1-ubyte.gztrain-images-idx3-ubyte.gztrain-labels-id

mnist手写字体集,官网下载可能速度很慢

来自lecun项目的mnist数据集,用于训练手写数字,训练集有60000个,测试集有10000个,都是csv文件。

手写数字生成 PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型生成/识别手写数字 项目目标 目标是使用在MNIST数据集上训练的生成对抗网络(GAN)生成新的手写数字。 GAN(生成对抗网络) G

给出经典的手写体数字数据库，用于手写体字符识别。

该资源以jupyternotebook为编辑器，使用tensorflow为框架，实现了对Mnist手写数据集的识别。压缩包中包括在jupyternotebook中可以打开和运行的源代码MNIST.ip