mnist手写数字数据集，可作为各种机器学习算法的训练样本，四个包分别为训练样本，训练样本标签，测试样本，测试样本标签。至于如何读取网上可以搜到相关代码，这里就不再提供。

手写数字识别数据集，MNIST000

内容包含数据集、完整源码以及运行结果。 实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。 实验过程：1.进行环境配置 2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。 2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于之后对比。 3.导入程序需要的模块，如torch、numpy等。 4.对分析器进行参数设定与解析。 5.定义生成器和判别器，实现隐藏层、BN以及前向传播。 6.定义损失函数。 7.初始化生成器、判别器和使用GPU加速。 8.定义神经网络优化器，使用动量梯度下降法。 9.对生成网络和训练网络进行训练。 10.结果保存。 11.修改参数，进行结果对比并分析。

mnist手写数字识别的代码实例，内容精简，适合初学者

利用matlab制作的手写数字识别系统、代码可读性强，结构清晰、GUI运行界面、在Matlab R2014b下编辑完成，有手写版，也可导入图片识别。

卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下，如果超出显存可以修改batch_size的大小，。程序里面有具体说明。

手写数字识别，一共有三个文件，前向传播，反向传播，测试。

此模型为LeNet手写数字模型，其中包含有UI界面，使用python语言。 原作者为：ganyc717 Implement the LeNet using tensorflow to recognize handwritten number. Training with MNIST.

压缩包包含 1：EMNIST数据集压缩包 2：EMNIST转化为图片后的格式（PNG） 3：EMNIST数据集转化为图片代码 EMNIST数据集介绍：名字的由来为，Extended MNIST (EMNIST), 一个在手写字体分类任务中更有挑战的 Benchmark EMNIST 主要分为以下 5 类： 1：By_Class ： 共 814255 张，62 类，与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 2：By_Merge： 共 814255 张，47 类， 与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 3：Balanced : 共 131600 张，47 类， 每一类都包含了相同的数据，每一类训练集 2400 张，测试集 400 张 4：Digits ：共 28000 张，10 类，每一类包含相同数量数据，每一类训练集 24000 张，测试集 4000 张 5：Letters : 共 145600 张，26 类，每一类包含相同数据，每一类训练集5600 张，测试集 800 张

中文手写数字字符图片数据集，唯一的CSV文件chineseMNIST.csv，该文件包含15000个观察结果和4098列。列1到4096表示图像的每个像素(64x64)。最后两列为值标和汉字原文。 中文手写数字字符图片数据集，唯一的CSV文件chineseMNIST.csv，该文件包含15000个观察结果和4098列。列1到4096表示图像的每个像素(64x64)。最后两列为值标和汉字原文。