格式和mnist完美兼容，数据集规模为 280000.

主要介绍了详解python实现识别手写MNIST数字集的程序，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

适合用数字进行训练和识别

UCI手写数字库mat格式 包含1593个手写数字0~9.由semeion.data经matlab处理得到semeion.mat，可直接使用。原semeion.names转化为readme.m. mat：1593*266 每行为一个样本，其中256是16*16的手写数字展开，后10列为数字识别标签，例如：若第一列为1，则数字为0，第二列为1，数字为1.。。以此类推

多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

数字集生成工具text_renderer

我们需要做的第⼀件事情是获取 MNIST 数据。如果你是⼀个 git ⽤⼾，那么你能够通过克隆这本书的代码仓库获得数据，实现我们的⽹络来分类数字 git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git class Network(object): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in size

kaggle手写数字集项目,简洁易懂,清晰明了,非常适合新手

数据集为usps手写数据集(.mat形式)，共9298张图片，维度16*16，内附有python版的使用代码

老式电表数字识别,包括数字训练集和程序