利用keras实现的cnn卷积神经网络对手写数字mnist数据集进行分类

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

本篇文章主要介绍了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

深度卷积神经网络CNN的Theano实现（lenet），还包括一个单独的卷积层网络

卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习算法，它由卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层和池化层是CNN的核心组成部分。在卷积层中，神经网络会对输入的图像数据进行卷积运算，从而提取出局部特征；而在

卷积神经网络实现数字识别数据集，主要有t10k-images.idx3-ubyte，t10k-labels.idx1-ubyte，train-images.idx3-ubyte，train-label

代码数据完整,包含超限学习机,单层双层神经网络 %% III. 数据归一化 %% % 1. 训练集 [Pn_train,inputps] = mapminmax(p); Pn_test = mapmi

使用CNN卷积神经网络,对人脸进行识别。为了得到更好的准确度,深度学习的方法都趋向更深的网络和多个模型ensemble,这样导致模型很大,计算时间长。本文提出一种轻型的CNN,在取得比较好的效果同时,

本课件首先借用一个国外大牛的讲解视频讲解原理;然后以手写体识别为例具体讲解。同时上传了两种框架下的实现,一个是tensorflow,一个是keras;

CNN卷积神经网络MATLAB代码，mnist_uint8.mat是数据文件，其他的函数都有相应的解释。

CNN实现MNIST分类，在测试集上实现准确率0.99，TensorFlow实现，容易上手