本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。
先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量）
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession(）
在定义一个初始化函数，因为卷
2024-03-17 17:06:44
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基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。
基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。
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基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作
2024-01-12 15:26:14
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keras 源码中下载MNIST。数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了，导致 MNIST 相关的案例都卡在数据下载的环节。因此给出这个数据集供大家使用！
2023-08-07 12:05:16
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一，mnist数据集
形如上图的数字手写体就是mnist数据集。
二，GAN原理(生成对抗网络)
GAN网络一共由两部分组成：一个是伪造器(Generator，简称G)，一个是判别器(Discrimniator，简称D)
一开始，G由服从某几个分布(如高斯分布)的噪音组成，生成的图片不断送给D判断是否正确，直到G生成的图片连D都判断以为是真的。D每一轮除了看过G生成的假图片以外，还要见数据集中的真图片，以前者和后者得到的损失函数值为依据更新D网络中的权值。因此G和D都在不停地更新权值。以下图为例：
在v1时的G只不过是 一堆噪声，见过数据集(real images)的D肯定能判断出G所生成
2023-07-04 19:57:59
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(1) CNN实现MNIST手写数字识别
(2) TensorFlow入门1-CNN网络及MNIST例子讲解
(3) Tensorflow 实现 MNIST 手
2023-04-11 21:43:49
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