CNN实现MNIST数据集分类

联邦学习、深度学习、机器学习等用得到训练数据集

Tensorflow 训练 MNIST数据集,构建一个神经网络,用于学习神经网络的结构。 本文构建的神经网络是典型的三层神经网络,输入层、隐藏层、输出层。输入层有一个输入参数也就是有一个神经元,隐藏层

mnist数据集,一共4个文件,训练集、训练集标签、测试集、测试集标签

将mnist 转为 png 的 python 代码,博客里有更详细的讲解

单层卷积神经网络应用于手写字体的识别。引用https://github.com/sunshineatnoon/

在pytorch框架下,编写的一段CNN图像分类代码,实现手写数字集识别,测试准确率在96%以上,代码有比较详细的注释。

keras官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，

基于tensorflow框架的keras高级API搭建简单的CNN网络识别MNIST数据集,作为TensorFlow入门操作程序

带有CNN的Mnist位数识别器

使用Python和TensorFlow构建CNN模型识别MNIST手写数字数据集。首先，配置开发环境并下载MNIST数据集，接着对图片进行预处理，确保其符合模型输入要求。构建卷积神经网络（CNN）模型