【深度域适配】二、利用DANN实现MNIST和MNIST M数据集迁移训练

MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,这篇文章主要介绍了TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法,需要的朋友可以参考下

本文件是通过Matlab实现BP神经网络分类Mnist数据集。可以直接使用

手写识别的简单cnn版本和复杂cnn版本的实现，代码简单，附带数据集包

该资源以jupyternotebook为编辑器，使用tensorflow为框架，实现了对Mnist手写数据集的识别。压缩包中包括在jupyternotebook中可以打开和运行的源代码MNIST.ip

Mnist手写数据集详解，包含训练集与测试集的全面解析，可与博客中的深度学习专栏相辅相成，为读者提供全方位学习材料。本文将介绍Mnist手写数据集的相关背景信息、数据集的构成和特点，以及如何有效利用该

mnist数据集原始格式，包括训练集和测试集的图片和对应的标签。

利用LSTM网络和CNN网络分别对MNIST手写数据集进行识别的tensorflow代码,压缩包中包含两个文件。

模仿mnist数据集制作自己的数据集，并读取自己的数据集

从 MNIST 数据集转换的 Png 格式图片，一个文件夹，下面两个子文件夹，每个子文件夹包含火车 (10 个文件夹，对应数字 0 ~ 9，60，000 图片) 并测试 (10 个文件夹，10,000

手写数字的数据集MNIST，训练集中的100条记录，用于BP三层神经网络实验测试。