MNIST手写数字数据集，包含四个文件，分别是训练数据，训练标签，测试数据，测试标签

用tensor flow框架 在mnist数据集上训练一个神经网络模型，调试通过，上传给大家学习使用。 1.解压后为共有三个.py文件、一个文件为前向传播过程、另两个文件为训练和测试用 2.mnist数据集在mnist文件夹内,另一个文件夹保存训练好的模型，方便以后直接使用

MNIST数据集完整版，新手学习深度学习必备，方便快捷的国内下载源。

mnist数据集提供学习及探讨，手写书记识别，用于简单的深度学习进行10种类别分类.

前言 最近准备研究关于用GAN神经网络实现图片超分辨的项目，为了理解GAN神经网络的内涵和更熟悉的掌握pytorch框架的用法，写了这个小demo熟悉手感 思想 GAN的思想是是一种二人零和博弈思想，网上比较流行的一种比喻就是生成模型（G）是印假钞的人，而判别模型（D）就是判断是否是假钞的警察。 判别网络的目的：就是能判别输入的数据（如图片）它是来自真实样本集还是假样本集。假如输入的是真样本，网络输出就接近1，输入的是假样本，网络输出接近0，那么很完美，达到了很好判别的目的。 生成网络的目的：生成网络是造样本的，它的目的就是使得自己造样本的能力尽可能强，强到判别网络没法判断我是真样本还是假样本

积分最少，不用下载48积分的，模仿mnist数据集格式制作自己的数据集

convnet 的直接卷积神经网络FPGA实现纯C ++，与MNIST数据集。 在OpenCL优化版本中实现。 这里是我的介绍，并就其报告。

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

回声状态网络MNIST手写体识别Matlab 程序

用于卷积神经网络CNN的MNIST手写数字图片集，bmp格式，共包含已经分好组的200张图片，共20组，每组0-9 10个数字。