主要为大家详细介绍了Python实现识别手写数字，简易图片存储管理系统，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-06-24 08:01:09
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本篇文章主要介绍了PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2021-06-23 11:18:35
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采用Fisher线性判别，实现脱机手写数字识别。
数据相关：
手写数字（选自MNIST数据库）
训练集：每个数字500个，共5000个。
测试集：每个数字100个，共1000个。
手写数字图像： bmp格式，大小28x28。已经经过位置归一化、大小归一化等处理。
程序相关：
语言：Visual C++ 6
命令行程序
2021-06-21 19:52:48
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亲测好用，挺不错的资源，大家快来下载吧！挺有用的！需要的话可以来下载哦！matlab 手动搭建一个单隐层神经网络用于识别手写数字，实现:标准化数据集，计算损失函数，梯度下降法，反向传播，加深对神经网络的理解。
2021-06-16 11:57:23
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手写数字生成
PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型生成/识别手写数字
项目目标
目标是使用在MNIST数据集上训练的生成对抗网络（GAN）生成新的手写数字。
GAN（生成对抗网络）
GAN最早是在2014年由Ian Goodfellow和Yoshua Bengio实验室的其他人报道的。 从那时起，GAN爆炸式增长。 GAN的思想是使用两个网络相互竞争，即生成器G和鉴别器D。 生成器使“伪”数据传递到鉴别器。 鉴别器还可以看到真实的训练数据，并预测接收到的数据是真实的还是伪造的。
训练了生成器以欺骗鉴别器，它希望输出看起来尽可能接近真实训练数据的数据。 鉴别器是经过训练的分类器，用于确定哪些数据是真实的，哪些数据是伪造的。 最终发生的事情是，生成器学会了将与真实数据无法区分的数据制作到鉴别器。
参考
[Pix2Pix]
2021-05-11 16:31:11
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