mnist手写数据集，学习深度学习，机器学习入门者必备的数据集，就跟学习编程语言的Hello，World一样。工具包包括数据集和已经实现的Python代码

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络，代码中提供了转化后的mat格式,matlab可以直接读取的MNIST标准数据库 2.内容：通过MATLAB编程实现基于CNN卷积神经网络的手写数字识别算法,数据库为MNIST标准数据库+matlab操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

越来越多的人工智能解决方案将深度学习作为其基本技术，然而构建深度学习模型并不是一件容易的事，为了获得满意的准确性和效率，通常需要数周的时间优化模型。 本下载源码为博客文章 https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/125128321 配套资源，从网络结构本身和训练参数两个层级两个方面实例分析优化的过程和手段

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官方两大样例数据集 1、mnist数据集，就是手写数字； 2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。

实验环境 win10 + anaconda + jupyter notebook Pytorch1.1.0 Python3.7 gpu环境（可选） MNIST数据集介绍 MNIST 包括6万张28×28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。 导入包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision imp

MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中，训练样本 60000 ，测试样本 10000，数据为图片的像素点值，作者已经对数据集进行了压缩。

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基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。

基于TensorFlow的数字识别软件，有GUI界面，可以使用GPU进行训练，仅测试过python2.7版本，直接运行ui.py即可，其他功能直接点击按钮，可进行神经网络训练，单张图片识别等，需要导入TensorFlow等模块，适合作为课堂作业提交