mnist_softmax.py

基于python3的softmax分类模型代码的jupyter notebook文件,供参考学习

python softmax实现手写数字识别， deep learning 使用python TensorFlow实现

深度学习网络代码 是最基础的应用softmax来进行手写数字0-9识别的代码

使用softmax 进行多分类，有py文件.html文件，ipynb文件。仅供参考学习。

MNIST 是机器学习领域的 Hello World 任务。由于各种原因，官方的开源实现往往会出现报错。本资源解决了此问题，并整合了：MNIST原始数据、经过转换的MNIST图片、一个简单的MNIST

包含有训练集、测试集。 解压后有60000个训练集、10000个测试集。 压缩包后缀是标签名。 txt命名规则是标签名+索引。

mnist数据库的leveldb格式,用于windows下的caffe。

theMNISTDataset(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/).

1. MNIST数据集 2. Tensorflow手写数字识别代码

配合我BLOG上的一篇文章上的下载资源。