mnist手写数字识别数据集npz文件.zip

MNIST是一个手写数字图像数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。本练习使用Keras深度学习框架搭建卷积神经网络对MNIST进行分类，取得了90%以上的分类准确率。通过本实践，可

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。