工程文件、数据集、源码下载； 深度学习 pytorch手写数字识别 MNIST数据集 解析+详细注释；

MNIST数据集是一个手写体数据集，其中每个手写数字是一张28×28的灰度图片，图片的标记为一个0-9表示的数字。 MNIST数据集一共有60000张图片用来作为训练集，10000张图片来作为测试集。

压缩包中包含mnist数据集的所有图像，且已分好类！

该资源为机器学习入门项目《手写数字识别》的数据集，包含了训练数据和测试数据，mnist数据集广泛被使用，作为手写数字识别的公开数据集。

包含mnist手写数字数据集、可视化展示功能、适用于Python3、重要代码注释

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行。 导入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import torchvision from torch.autograd

主要介绍了详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

利用numpy完成全连接层的前向传播和反向传播的梯度下降，可以进行多分类识别。案例运用bp神经网络对手写数字mnist数据集进行分类，训练集精度达到99%，验证集精度达到96%以上。一个输入层一个隐藏层一个输出层，激活函数sigmoid，最后一个softmax，loss function为交叉熵损失函数。

文件可直接运行，文件包含mnist数据集、已经matlab编程实现KNN算法、并用该算法对mnist数据集实现了识别！识别误差非常小！

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。