深度学习入门实战例子必备的--MNIST手写数字数据集，可以利用CNN,GAN,DCGAN等神经网络做各种各样的实验。除了原有的四个数据集，加入了CSV格式的MNIST
2022-04-15 09:55:13
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使用MATLAB深度学习工具箱，自己搭建神经网络结构，进行手写数字识别，训练测试后效果很好。训练集包涵几万张手写数字图片。
2022-04-13 12:05:40
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训练数据分类保存在10个文件夹中。测试数据在一个文件夹中。每一个图像文件命名为：序号_类别.png。MNIST数据集包括60000个训练样本(train-images.idx3-ubyte)、60000个训练标签(train-labels.idx1-ubyte)、10000个测试样本(t10k-images.idx3-ubyte)、10000个测试标签(t10k-labels-idx1-ubyte)。
2022-04-12 01:06:59
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深大计软_最优化方法_实验1：K-Means聚类之Python实现手写数字图像MNIST分类
2022-04-11 14:10:32
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利用神经网络的原理处理手写数字识别，内包括每个0-9的数字的1000个数据集，采用gui的形式展示。只需要读者自己在工作区域输入神经元数、学习因子数就可以了！适用与机器学习研究者。
2022-04-06 03:09:52
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