mnist数据集及keras代码.zip

将 .idx3-ubyte 转换成图片 或者 .mat 包含转换后的 .mat 文件

手写数据集MNIST.py

MNIST数据集0~9，可用于测试MNIST模型的学习结果，格式为png图像，28*28像素，黑底白字。

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。

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。