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
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
mnist数据集亲测可用,经过程序测试过可以使用。
train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-uby
手写数字MNIST数据集,包含mnist_train.csv和mnist_test.csv两个训练集和测试集
