caffe 训练mnist数据(图片)

这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序，调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟

mnist数据集(机器学习使用) 6万张图片和6万条数据(根据图片转化的),所以容量较大 机器学习,深度学习,tensorflow,gan,6万张mnist图片和数据

Handwritten font deep learning training and test data set, MNIST data set

实现了MNIST数据集的图片识别,在tensorflow1.14 python3.5 pyCharm2017 环境下已经成功运行输出。参考文献《TensorFlow 深度学习算法原理与编程实战》

mnist训练集提取图片,包括从0-9十个文件夹,每个文件夹下有不同形状的手写体图片。

lecun大神的官网提供的二进制格式的文件，通过手工也可以转换。此处提供的是bmp格式的7万张图像，希望对大家有帮助。

用于将图片保存为mnist数据集格式，图片命名为‘\d*.jpg’，代码中txt文件为图片的数据标签，顺序与图片顺序一致

MNIST数字图片降维

MNIST数字识别问题,数据集是深度学习中最基础的入门的，包括训练集和测试集的images和labels

深度学习用于对MNIST手写字体的识别，主要是DBN，深信度网络