手写字体深度学习训练与测试数据集，MNIST数据集

MNIST数据集本身的数据集是很难直接处理的，这是一份已经转换好的图片形式数据集（25*25*1图片版本），已经分好类，一共10000张数据。

手写识别（HandWriting Recognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程，是人机交互最自然、最方

60000*785矩阵，每一行为一个样本，其中28*28=784为灰度图片拉成的行向量，最后一列为对应数字标签

mnist手写数字数据集,直接解压缩,里面有四个压缩文件,分别是训练集和训练集标签,测试集和测试集标签

人工智能深度学习常用数据集MNIST手写数字数据集，数据完整，亲测有效。

mnist手写数字数据集的图片格式，文件较大，此为验证集和测试集部分（valid_set、test_set）实现代码也已经上传。

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

PyTorch提供了一个实用的手写数字识别数据集，称为MNIST。MNIST包含60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像的大小为28x28像素。该数据集通常被用作计算机视觉中的基准数据集。

mnist数据集,手写数字识别数据集

MINST手写数据集（mnist-original.mat）