主要介绍了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题,结合实例形式详细分析了单隐藏层神经网络与多层神经网络,以及Python全连接神经网络求解MNIST问题相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

MNIST手写数字识别数据集常用于深度学习的入门样例，使用python语言构建神经网络实现手写数字识别。

mnist-matlab：用于MATLAB的MNIST手写数字数据库

用于深度学习，图像识别的经典数据

kaggle入门赛中的手写体识别数据集，以及用Lenet实现，环境是pytorch，python3.6

现在的许多手写字体识别代码都是基于已有的mnist手写字体数据集进行的，而kaggle需要用到网站上给出的数据集并生成测试集的输出用于提交。这里选择keras搭建卷积网络进行识别，可以直接生成测试集的结果,最终结果识别率大概97%左右的样子。 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Jun 6 19:07:10 2017 @author: Administrator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

资源为交通标志数据，数据类别为10类，有1956张，数据格式已转换为MNIST手写字数据格式（文件名分别是t10k-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，train-labels-idx1-ubyte），可以直接替换MNIST手写字体数据使用，pytorch框架可直接用torchvision.datasets.MNIST调用，无需再更改数据加载方式，非常方便。可用于各种分类算法训练验证，如cnn或者snn。 【备注】：若需帮助转换自建分类数据格式 为MNIST数据格式，请私信我 欢迎下载使用，有问题可以私信留言~

逻辑回归matlab代码机器学习数字分类项目 数据集基于数据集，并带有经过修改的图像。 提供完整说明 实施： 逻辑回归（Matlab） 前馈神经网络（Python） 线性SVM（来自） 卷积神经网络（） ===此项目使用python 2.7。 # pip install numpy # pip install scikit-learn # pip install h5py 要运行神经网络代码： # cd python && python neural_network.py 卷积神经网络 可以找到所使用的体系结构。 要运行cNN： # cd scripts && python create_lmdb.py # git clone https://github.com/npow/caffe $CAFFE_ROOT # cd $CAFFE_ROOT # # examples/imagenet/npow_imagenet.sh # examples/mnist/train_lenet.sh Matlab代码 在Matla

解压即可使用，运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。为简单起见，每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。

matlab中存档算法代码数字识别mnist 项目：基于LeNet模型和MATLAB平台的MNIST的数字手写识别。 该项目在MATLAB平台上基于LeNet模型实现了手写数字的识别。 LeNet模型的结构为“卷积层1 +池化层1 +卷积层2 +池化层2 +全连接层+ softmax输出层”，网络结构完整，取得了理想的识别结果。 职位要求：MATLAB 用法：第1步：运行tobmp.m脚本为该项目生成适当的数据集； 第2步：运行train.m来训练该模型。 调整一些参数非常重要，例如初始权重，卷积核的偏差。 步骤3：使用LeNet_test.m进行测试。 结果：上传文件中包含少量图像，您可以获得以下识别结果。 74.44％如果要使用MNIST的所有数据进行实验，只需使用tobmp.m脚本即可获取所有数据集，我相信结果会更好。 注意：该项目旨在使用MATLAB构建CNN模型，正向和反向算法已存储在此代码中，结果表明，如果您想获得非常好的CNN识别率，它对CNN初学者是有效的。 MNIST，请使用tensorflow或keras。