网上提供的都是打包好的mnist数据集，这是解析出来的图片版本的。

里面包含了两种MNIST数据集，可以根据自己需要灵活选取。

训练数据图片train-images-idx3-ubyte 训练数据标签train-labels-idx1-ubyte 测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte 测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte

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