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)。
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
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。
mnist.npz 数据集 与 Keras测试程序。学习深度学习的经典数据集。
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。
mnist数据集是标准的手写数字数据集,该资源包含了原本的ubyte格式,mat格式以及常用的CSV格式
来自lecun项目的mnist数据集,用于训练手写数字,训练集有60000个,测试集有10000个,都是csv文件。
基于CNN的MNIST手写数字识别,最简单的卷积神经网络,附带源码和说明文档,代码有UI页面,可以实现对MNIST数字识别,也可以实现对手写录入数字识别
来源:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》。包含一个mnist.py文件和四个MNIST图像集的数据包,测试过是完整的,可以用。
说在前头 本文是使用BP神经网络中的softmax回归模型实现MNIST手写数字识别,实际上能实现MNIST手写数字识别的神经网络还有CNN(卷积神经网络),下一篇可能会写。 Tensorflow是个
