mnist_cnn.py例子

keras官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，

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经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层,为了保证不变性的同时获取较高的识别率,因此对池化层也进行多尺度的的变换,根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊,特征

主要介绍了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

这是我修改的别人的代码，别人的代码有点问题，我修改了一下，代码的正确率很高，可达90%以上，这是一个5层卷积神经网络的代码，误差传递和梯度更新代码里都有，可自学。

完整的MNIST CNN手写体识别数据集加代码，深度学习入门好资源！

用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，及对conv2d及max_pool的详细说明

CNN 训练数据 -- 手写 MATLAB mnist _ uint8.mat 的二进制格式的 mnist 数据集被转换成.mat 格式，但是.官网下载的 mat 格式为 6000 × 78 4,60

利用条件GAN生成MNIST手写数字，相对于GAN生成的效果更好

TensorFlow的官方文档里面，关于MNIST这个例子下载数据用的文件。原始文件url打不开，提供一个从其他渠道找到的资源供大家使用~