深度学习入门代码,可以实现数据集的训练,确定参数,然后固定参数,完成训练
2019-12-21 20:54:47 661B deep learnin
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用python编写的,基于tensorflow深度学习的框架的手写数字识别的完整代码,有注释,可运行,无bug
2019-12-21 20:53:03 36.61MB tensorflow mnist数据集 python 深度学习
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MNIST+数据集和源代码+注释
2019-12-21 20:51:15 11.06MB MNIST数据集
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包括mnist数据集文件,输入数据的python代码,深度分类mnist代码,softmax函数代码以及整合的内含详细代码解释的mnist_with_summaries代码
2019-12-21 20:49:09 13.1MB tensorflow python
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深度学习常用数据集之一,fashion-mnist数据集,可看成是mnist数据集的升级版,数据的属性和mnist数据集一样(测试集和训练集的样本数)
2019-12-21 20:49:03 34.62MB 深度学习
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fashion-mnist数据集和论文
2019-12-21 20:45:57 29.65MB fashio mnist
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FashionMNIST数据集的png格式 将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹,训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹,共60000张训练集,10000张测试集,图片格式png FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集[1] 的图像数据集。 它是由 Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分,28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码。
2019-12-21 20:38:09 39.06MB Fashion-MNIS png
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Fashion-MNIST数据集,
2019-12-21 20:38:04 29.45MB Fashion-MNIS
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1. 用python自建一个class类,不能使用其他高级库函数,如pytorch,tensorflow,含有两个隐含层,隐含层数量可以指定。 2. 准确率达到90以上。 3. 画出学习曲线:损失曲线核准确率曲线。
2019-12-21 20:36:56 13.63MB python 神经网络 jupyte
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tensorflow实现AlexNet训练mnist数据python代码
2019-12-21 20:34:50 5KB tensorflow
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