手写数字识别数据集mnist.zip

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

手写体识别(数据集+代码+结果),可应用于kaggle

本资源是自己初学机器学习时,成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程,资源包括官方mnist数据集,自己手写的图片资源,用tensorflow框架搭建CNN,包括数据训练和测试过程。

约3000条数据，可供算法训练和测试解压密码为123456

mnist数据集，已将原始数据修改为图片格式保存，训练集60000张.bmp格式图片，测试集10000张.bmp图片，需要处理代码或者labels标签读取的联系

MNIST是一个手写数字图像数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。本练习使用Keras深度学习框架搭建卷积神经网络对MNIST进行分类，取得了90%以上的分类准确率。通过本实践，可

mnist.npz 适合新手的手写数字识别本地数据集,可以用来做简单的卷积神经网络,循环神经网络等深度学习模型

研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为网络训练的基准测试数据库。原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本

MNIST数据集是手写数字数据库，包括60,000个示例的训练集和一个包含10,000个示例的测试集，每一个示例是一张28*28像素的手写数字图像（单一通道）。

共39个文件夹，数千张用于训练的图片。欢迎用于科研和学习使用。