mnist_denoising_autoencoder.py例子

keras 官方例子,深度学习专用,机器学习专用,代码简单,

阶梯网络论文2：《Denoisingautoencoderwithmodulatedlateralconnectionslearnsinvariantrepresentationofnaturalim

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Taxonomy-aware collaborative denoising autoencoder for personalized recommendation

用autoencoder处理mnist数据集，实现对不同类别字符的压缩，对压缩后编码做KNN分类，准确率95%，且做了解码器恢复实验。

Hyperspectral image classification using k-sparse denoising autoencoder and spectral–restricted spat

简化版的MNIST读取文件，斋藤康毅《深度学习入门》必备源码，简洁版，测试通过

基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别,python源代码,通过训练CNN分类器,实现高精度识别。亲测可用。

MNIST手写数字识别,在Spyder上基于TensorFlow实现的,模型比较简单,可以当做入门学习。大家共同学习,一起加油呀。