自己做的一个叫做"mnist toy"的小程序,如其名,就是一个用多层网络学习mnist的玩具,大家可以设置各种参数来体验多层神经网络的性能。 本人用此程序达到的最好mnist成绩
tensorflow基于cifar10卷积神经网络mnist.py源码 有源码解析 于入门学习者很有帮助
TensorFlow MNIST示例 先决条件 TensorFlow 2.2.0 训练 $ python train.py \ --train_batch_size=64 \ --test_batch
Spark introduction
数据集读取后存储结果,方便后续的使用
使用CNN实现手写字符集的识别,可以好好的学习一下卷积神经网络
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
fashionmnist训练代码,注意tensorflow的版本问题。必须要在1.4.0以上
深度学习用于对MNIST手写字体的识别,主要是DBN,深信度网络
python写的。mnist图片数字识别项目,用Tensorflow建立全连接神经网络或者卷积神经网络可以很简单的实现图片数字识别,并且准确率在98%以上。而卷积神经网络是在全连接神经网络的基础上对数