手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码
手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码
MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。本资源包含四个gz文件：train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz
有mnist提供的手写数字训练集，每条数据的第一项是数字的正确结果，后784项是28*28手写图片的像素值，使用放在程序目录下
单层CNN网络提取手写体数字图像的特征，并采用双层全连接网络完成手写体数字的多分类任务。实验数据集选取无偏性较好的MNIST数据集，实现了误差返向传播的过程，经过3轮训练，最终得到预测准确率为98.33%。
深大计软_最优化方法_实验1：K-Means聚类之Python实现手写数字图像MNIST分类
C语言-三层BP网络（隐层一层）实现mnist手写数字识别。cpp文件可直接运行，mnist手写数字识别请自行下载，和cpp文件放到同一个路径文件夹下就可以了。成功率达93.49；高斯分布初始化参数。 训练参数的代码文件是BP-...
mnist数分类 这是使用手写数字的训练的卷积神经网络模型，该模型的实现是为了支持演示应用程序。 工具 该模型 该模型以70个纪元进行了训练，批次大小为512。实现了0.984400的验证准确度和0.9861225328947368的...
csv格式的MNIST数据集手写数字识别项目资源文件
包括MNIST官方版、灰度图版、彩色版数据集，其中官方版为文件，其余两个版本为图片。
Hopfield-mnist 它包含两个python文件（mnist.py和hopfield4gif.py）。 mnist.py通过使用实现了一些获取和破坏的功能。 另一方面，hopfield4gif.py实现了训练和推断算法（即，外部产品构造和同步更新规则）。 ...
这是20年9月份早期做的一个实验，其中包括对数据集提取方法的一个重写，在loadMnist.py当中，注意修改这个文件内的绝对路径为你下载的位置再去运行CNN_mnist.py，同理CNN_Mnist.py中也有一个绝对路径要修改，同样...
mnist图像识别，包含简单的神经网络编写流程及实现步骤
train_set = torchvision.datasets.FashionMNIST( root='D:\\python\\dataset', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) 使用上述代码下载的内容，包含raw和...
手写数字MNIST数据集，包含mnist_train.csv和mnist_test.csv两个训练集和测试集
杂乱的 MNIST 数据集安装脚本将下载 MNIST 并生成mnist/*.t7文件： luajit download_mnist.lua用法示例： local mnist_cluttered = require 'mnist_cluttered'-- The observation will have size 1x100x100 with 8 ...
mnist_train_100.csv
tensorflow-mnist-VAE, MNIST变分自动编码器的Tensorflow实现 用于MNIST的变分本文介绍了一种用于 MNIST descripbed的变分自动编码器( VAE )的实现方法：基于等的自动编码变分贝叶斯。结果复制训练良好的VAE必须能够...
由mnist提供的手写数字测试集，每条数据的第一项是数字的正确结果，后784项是28*28手写图片的像素值，使用时应放在程序目录下
基于pytorch实现的MNIST+CNN模型实现对手写数字的识别代码+报告.zip 实验总结 本次实验在pytorch的框架上搭建了MNIST手写数字识别的卷积神经网络，深刻理解了卷积过程的几何含义（比如padding和stride对输出size的...
MNIST-1D数据集|在浏览器中运行入门 用例范例量化CNN空间先验（请参阅）社区用例（ ） 给我发送指向您的实验的Colab链接，我将在此处进行介绍。概述机器学习模型都在MNIST上获得相同的测试精度。 该数据集比MNIST小...
星火MNIST 运行 MNIST 数据集的 ANN 的 Spark 实现。 人工神经网络 使用的 ANN 是bgreeven在 Spark 中的 ANN 实现。 它尚未合并到 Spark-MLlib 中，但现在。 汇编 要将项目编译为.jar文件，请使用 。 build.sbt文件...
机器学习课程中的实验（使用mnist与usps数据集，采用BP神经网络与SVM支持向量机的方式实现手写数字的识别） MNIST和USPS手写数字识别 采用机器学习算法完成手写数字识别任务 数据集：分别采用usps和mnist两个数据...
MNIST的Keras GAN 使用简单明了的剖成Adverserial网络（GAN）实现库。 一些技巧已经实现。 mnist_dcgan.py ：深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现。 每个纪元大约需要在NVIDIA Tesla K80 GPU（使用Amazon EC2）上...
主要介绍了详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
用python编写的tensorflow版代码来跑mnist数据集，并且还能生成tfrecord文件来调用，内有注释，全部自己敲的，准确率在99%
自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类 1. 利用PCA进行降维 2. 利用SVM进行多分类 要求： 1. python编写 2. PCA及SMO算法自行实现 3. 程序注意可读性，添加必要注释
MNIST手写体数据集.mat格式，深度学习测试
mnist数据 数据集，以及一些javascript实用程序。 即使您不是用JS编程，也可以使用此存储库将数据集保留为项目的依赖项，而无需将整个数据集提交到代码库中。安装npm install mnist-data用法var mnist = require ( '...
里面有对应的四个ubyte文件，以及将mnist转换了的训练和测试的png和jpg照片，以供大家学习使用
pylearn2_mnist 使用 pylearn2 训练 MNIST 数据 准备 安装 Pylean2 见 设置 PYLEARN2_VIEWER_COMMAND 环境变量 下载数据集 Pylearn2 有一个脚本来下载 MNIST 数据集。 请执行 pylearn2/scripts/datasets/download_...