Fashion_MNIST-master.zip
MNIST培训 机器学习神经网络经过训练,可以使用MNIST数据集识别手写数字。 在测试数据集上达到〜98%的准确性。
本资源包含:《tensorflow:实战Google深度学习框架》第1版第5章中mnist数字识别问题的源码以及对应的数据集,该源码经过一定的修正,适用于tensorflow1.8版本,并可以在本地完
mnist-web-app
学习项目:数字检测器 :input_numbers: 该存储库用于我为数字检测器开发的教育脚本。 它使用MNIST数据集并使用keras/tensorflow训练CNN 该模型还具有一个app.py,
忆阻器 运行代码 克隆存储库以获取库代码 运行实验: mnist.py使用Oja或mOja(memristor-Oja)运行mnist.py监督的MNIST分类 mOja_test.py使用mOja教
https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz进行下载的。访问该url地址被墙了,导致MNIST相关的案例都卡在数据下载的环节。本文主要提供解决方案
基于CNN的MNIST手写数字识别,最简单的卷积神经网络,附带源码和说明文档,代码有UI页面,可以实现对MNIST数字识别,也可以实现对手写录入数字识别
mnist.npz我们将使用MNIST数据集,它是机器学习领域的一个经典数据集,其历史几乎和这个领域一样长,而且已被人们深入研究。这个数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像,由美国
将mnist的数据集还原成图片形式,可以直观查看。 在使用TensorFlow或者keras中使用mnist时,并不能直观体验数据图片,这里做了一个图形还原
