这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序，调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟

mnist数据资源processed，即为用于mnist中的processed文件夹

[keras]如何解决MNIST 数据集下载不了的问题-附件资源

神经网络在分类预测中的应用，tensorflow操作mnist数据集。内含详细原理说明、实验流程、各关键代码说明以及结果展示图

利用Tensorflow训练mnist手写模型的代码，分享给大家可以自行下载。

结合了之前的mnist数据集和我自己手写的数据集拼接到一起的数据集，里面的test数据集没变只是加了train_images,可能训练出来的精确度没以前好，但是自己手写图片测试比之前要准确

包括了mnist.pkl.gz，和gz版本的四种数据集

本文介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法，分享给大家，具体如下： 1.下载Mnist 数据集 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible DOWNLOAD_MNIS

连体神经网络的单次图像识别 PyTorch中的的实现，在数据集上进行了培训和测试。 要求 火炬视觉== 0.5.0 火炬== 1.4.0 numpy == 1.16.3 pytorch_lightning == 0.5.3.2 枕头== 7.0.0 提供requirements.txt 指示 该项目使用 ，它是上的轻量级包装。 该项目遵循格式。 只需运行cpu_run.py或gpu_run.py即可下载MNIST数据集并开始训练。 结果 保持测试集上的最高10次单发准确性为97.5％，可与监督分类模型相提并论。 手动选择支持集。 参考 暹罗火炬

最新mnist数据集，不需要从官网上下载， 直接从我这儿下载就全了，可以用在吴恩达视频的数据集，手写数据集识别