包含原始数据及mnist_uint8.mat文件的生成代码，可以直接运行生成.mat文件

1. 用python自建一个class类，不能使用其他高级库函数，如pytorch，tensorflow，含有两个隐含层，隐含层数量可以指定。 2. 准确率达到90以上。 3. 画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。

1.使用pytorch，使用全连接层，而不是用卷积层，要求有两层隐含层 2. 尽一切可能提高准确率，在这里训练集上达到99.9%以上

手写数字的数据集MNIST，训练集中的100条记录，用于BP三层神经网络实验测试。

tensorflow实现AlexNet训练mnist数据python代码

文件为制作好的minist数据集mat文件，可以直接用

直接使用read_data_sets()无法自动下载mnist数据集，也有博主说官网已经下载不了了。我是在极客学院直接手动下载的，在工作目录中新建一个MNIST_data文件夹，用于存放下载的数据集。

有朋友在阅读关于CNN代码解读的http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993743这篇博文后，遇到了代码无法运行的问题，比如：Undefined function 'sigm' for input arguments of type 'double'.等。这是因为没有将util文件夹addpath进来，导致matlab在解释执行的时候找不到相应的函数。也有朋友在寻找mnist_uint8.mat文件，所以本人在此一并给出。 本资源是Deeplearn Toolbox中关于CNN部分的代码（7个.m文件），加上data和util两个文件夹，其中data文件夹中有mnist_uint8.mat文件，而util文件夹中则提供所需要的函数（如sigm，expand）的.m文件。 要成功运行此代码，只需在matlab中打开7个.m文件，并将cnnexamples.m文件中两句addpath对应的路径分别改成data和util在你电脑上的路径，并运行cnnexamples.m即可。 希望能给有需要的朋友一些帮助！

类似mnist的英文手写体，无意中得到，找了很久，十分难得啊

手写数字识别MNIST数据集，内含t10k-images-idx3-ubyte.gz等四个压缩文件以及卷积神经网络识别代码。