本资源与本人CSDN文章《全站最详细的Python numpy 搭建全连接神经网络模型教程（理论计算+代码实现）（不止能预测手写数字数据，准确率93.21%）》相配套。里面包含6万条原始手写数据、本人编写的全连接神经网络模型程序，以及一个训练好的准确率为93.21%的全连接神经网络模型。程序的调用建议参考文章的说明。
2022-05-03 17:06:28
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深度学习训练神经网络模型时使用的MNIST数据集，来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据
2022-04-29 17:34:47
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手写识别（HandWriting Recognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程，是人机交互最自然、最方便的手段之一。直接可用
2022-04-28 14:06:24
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这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。
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2022-04-25 10:59:31
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机器学习课程#MNIST数据集上的卷积神经网络实验，基于pytorch。包括：数据可视化、train训练代码与test测试代码。
都是包装好的代码，做实验只要修改其中指定行的代码即可。内置【说明文件.md】来帮助你更快地了解！！！
2022-04-23 13:05:10
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CNN卷积神经网络训练并测试Mnist数据集，准确率99.07%,环境是pytorch+GPU+pycharm(使用cuda),可直接下载使用，适合想入门深度学习或者神经网络的初学者，代码可直接跑，并且代码中含有大量注释以及个人见解。
1、运行代码，数据集会自行下载，只需要改变Dataset的路径
2、卷积网络层数和池化层参数可以自行更改
2022-04-21 16:06:44
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CNN-On-The-Cloud-
用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。
您可以在签出相应的“中型”文章
您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。
2022-04-18 18:24:57
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利用MATLAB将MNIST数据集转换为bmp图片和txt文档，以满足读取需要。包括对mnist数据图片中训练图片、训练图片标签、测试图片、测试图片标签的转换，详情可参考博客：手写数字识别问题（1）——关于MNIST数据集（https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/105075859）
（在对标签label进行转换时，可能会出现乱码，如果出现乱码，请将21行修改为fid2 = fopen(OutFile,'wt');即加一个t就好了）
2022-04-17 17:00:26
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