本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。 先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession(） 在定义一个初始化函数，因为卷

深度学习算法示例 使用numpy从零开始的带有池层的简单卷积神经网络 技术： Python 3； Jupyter笔记本。 执照 该项目根据MIT许可条款获得许可。

verilog vhdl 简单卷积器的设计

使用Matlab软件，运用简单卷积神经网络实现手写数字识别。