包含pytorch使用的mnist数据集以及mnist原始数据集。用来实验

Fashion-MNIST 时尚服饰图像数据.7z

MNIST Dataset 是一个手写数字数据集，其包含 60,000 个示例训练集和 10,000 个示例测试集，它主要用于机器视觉领域的图像分类，该数据集中的数字已经过尺寸标准化处理，并以固定尺寸的图像为中心。 MNIST Dataset 由纽约大学库兰特研究所、谷歌纽约实验室和微软雷德蒙研究院于 1998 年 11 月发布，主要发布人为 Y. LeCun、L. Bottou、Y. Bengio 和 P. Haffner，其目前已是图像分类中最经典的练习数据集。

(1) 数据通信与存储功能 高清卡口应用软件可以完整、 正确地接收高清卡口标识点设备的状态及识别 结果数据与抓拍车辆照片， 在路段中心数据库进行存储、统计和管理，并按照统 一的数据通信、 存储规范与高清卡口管理软件进行数据通信， 具体规范与要求满 足“7.3高清卡口应用软件与管理软件的接口技术要求” 。数据传输内容主要包括： ①车牌和车辆特征信息：时间、地点、方向、车道、车型（大、中、小） 、 速度、车牌颜色及车牌号码、车身颜色、车徽标志等基本信息。 ②高清抓拍图片：叠加相应数据。 ③车流量统计数据：可分车道、分方向、分时段、分车流进行车流量统计。 ④高清监控视频录像： 高清网络摄像机可提供 1080P的高清晰全景录像， 并 实时上传至路段中心的网络硬盘录像机进行存储。 ⑤设备实时状态监控：实现高清卡口标识点设备的实时监控与远程维护管 理。 ⑥违法占道车辆信息： 抓拍大车（黄牌车）违法占道图片并自动识别车牌号。 ⑦在通讯正常的情况下， 数据信息实时传送到路段中心服务器， 在网络或路 段中心设备出现故障等非正常情况下， 系统应将数据保存在高清卡口标识点设备 中，故障解除后自动恢复断点数据续传，或可采用人工方式下载数据。 (2) 设备状态监控与管理功能 通过远程管理， 实现对本路段高清卡口外场设备管理、控制、故障诊断等相 关配置功能，并实现对前端设备状态实时监控功能。 ①系统提供设备编号、设备时钟、设备运行状态监测设置等设备参数配置， —23—

matlab+神经网络+mnist手写体识别

请依据“模式识别原理”课程所讲述的内容，基于不同的分类思想自行选择 设计两种分类算法，编写程序对所给出的Iris数据集和手写字符图像数据集Mnist 进行分类（每个数据集用一种算法分类即可）。分析所设计分类器在 Iris 数据集 和手写字符图像数据集上的分类效果，根据实验结果比较分析两种分类器的优缺 点

机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题机器学习课程大作业设基于C3Res3Net网络来解决Fashion-MNIST问题

本资源是自己初学机器学习时，成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程，资源包括官方mnist数据集，自己手写的图片资源，用tensorflow框架搭建CNN，包括数据训练和测试过程。

卷积神经网络 Lenet5 深度学习，机器学习，训练数据集MNIST，测试集错误率可以到1.06%，C++实现 VC实现 C++源代码 VC源代码

fashion-mnist数据集打包下载