lstm实现mnist手写数字识别代码

mnist.npz文件是手写数字的离线数据集,可以直接本地导入而且无需人工拆分为训练数据和测试数据,以及对应的数字标签,作为深度学习入门项目的数据集,可在python中打印出所有数字图像。

1、Mnist_cnn.py该脚本文件用TensorFlow框架实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%；2、Mnist_cnn_tensorboard.py该脚

mnist手写体代码keras_cnn实现, 改下数据集路径，可以直接运行，需要安装keras,opencv等

代码可直接用，KNN算法代码清晰易懂，含有mnist手写体文件，java实现

本资源为纯python实现mnist手写体识别的代码，为作者本人所写，供深度学习初学者共同交流探讨，欢迎二次创作，网络为三层，可达到97%上准确率，模型可以选择多种训练方式，学习率，激活函数，损失函数

MNIST 数据分为两个部分。第⼀部分包含 60,000 幅⽤于训练数据的图像。这些图像扫描 ⾃ 250 ⼈的⼿写样本，他们中⼀半⼈是美国⼈口普查局的员⼯，⼀半⼈是⾼校学⽣。这些图像 是 28 × 2

tensorflowMNIST机器学习入门MNIST数据集。官网教程给的地址翻墙仍然下不了也打不开。

里面是mnist.npz不压缩不让上传，适用于keras的例子mnist手写识别

利用LeNet模型并以此实现Mnist手写数据集的识别，里面包含了两种方法、自制测试数据，且附带详细说明，代码亲测都能使用，较为完整，欢迎下载

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