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MNIST手写数据集、CNN训练模型

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概述 这是用Python编写的 RBM 学习算法的简单实现，它使用numpy包来加速矩阵计算。 路线 要使用默认参数在 MNIST 数据集上运行 RBM 学习算法，请键入 python rbm.py 否则您可以自己指定所有参数 python rbm.py 这将在训练示例上训练 RBM，然后尝试在给定学习权重的情况下重建测试图像。 原始测试图像和重建的测试图像都将保存在Output/文件夹中。 依赖关系 请注意，此项目需要 Python 3.x 才能运行。 它还需要numpy包。

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

变种火炬自动编码器 Pytorch中针对MNIST数据集的VAE实现 嘿大家！ 在这里，我将展示我创建VAE来复制MNIST数据集的项目的所有代码 目录 基本信息 该项目的灵感来自Sovit Ranjan Rath的文章 技术领域 使用以下项目创建项目： Python版本：3.8.5 Pytorch版本：1.8.0 脾气暴躁：1.19.2

mnist_tf 使用tensorflow和pycharm对mnist数据集进行分类

mnist数据集图片，已由压缩包转换成图片，可直接使用，主要用于本地

简介 这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。 Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步： 1 构建网络结构 2 加载数据集 3 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算） 4 测试神经网络 下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。 项目代码地址：lab1 过程 构建网络结构 神经网络最重要的就是搭建网络，第一步就是定义网络结构。我这里是创建了一个四

KNN 实现mnist 数据集分类