出自《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》中的项目利用TensorFlow识别MNIST数据集,已调通,放到pycharm中即可调通。
原始版本的Mnist数字识别数据集,解压后为4个原始二进制文件,训练文件包含60000张28*28训练图像、标签文件、测试集10000张28*28训练图像、标签文件,方便下载!
深度学习训练神经网络模型时使用的MNIST数据集,来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集
资源实现了多种适合MNIST数据集的CNN网络,包含自己设计的DenseCNN,著名的LeNet5、AlexNet、ZFNet和VGGNet16。实验结果的可视化包含损失和准确度随迭代次数的变化。模型
主要为大家详细介绍了tensorflow实现加载mnist数据集,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
很多人开始机器学习的第一个程序便是手写字识别。然而,在测试程序中直接使用weget获取数据集资源异常的慢。本测试用例包含数据集和对应的测试程序。
深度学习入门经典数据集MNIST的图片格式,共包含42000张训练图像。
mnist手写数字数据集,可作为各种机器学习算法的训练样本,四个包分别为训练样本,训练样本标签,测试样本,测试样本标签。至于如何读取网上可以搜到相关代码,这里就不再提供。
本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法,对MNIST数据集进行三种样本分类,如果电脑内存够大,可以实现更多的类别分类,另外exclass是对随机的两个样本分类,也可以参考,exmuticla
Fashion-MNIST的目的是要成为MNIST数据集的一个直接替代品,MNIST图像集可用于训练集训练模型,验证模型
