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mnist_recognize_1.py
mnist_recognize_1.py
mnist
keras
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2020-05-03
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mnist手写体数据集识别，使用keras，最基础的方法进行的，准确率测试达到86%左右，是本文使用的代码
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你的第一个图像识别实例，使用此训练模型，可用于收集拍照数字图像，直接进行识别出来，正确率0.99.
GAN_mnist.py
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这是运用生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GANs）在MNIST手写数据集上进行实验，利用生成器和判别器来对抗训练。训练100万次，每过100次记录一下日志，这可以通过tensorboard查看，每训练1000次就保存并输出结果。每行代码有详细注释，帮助很好地去理解生成对抗网络GAN
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谷歌机器学习课程：multi-class_classification_of_handwritten_digits.ipynb 下载失败的解决办法： 把...然后把mnist_train_small.csv上传到exercises目录。 即可成功运行。
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CNN训练数据-手写体MATLAB mnist_uint8.mat.的二进制格式的mnist数据集转化成了.mat的格式 但是官网下载的.mat格式的均为 6000×784,60000×10,10000×784,10000×10
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基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别，python源代码，通过训练CNN分类器，实现高精度识别。亲测可用。
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使用RNN对mnist手写图片数据集进行识别，虽然效果不如CNN，但是也是对RNN的一种练习，有需要的朋友可以用
mnist_CNN.py
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本文使用的CNN，keras编写，识别mnist手写图片，tensorflow版本为2.0.0，有需要的朋友自取
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Pytorch 入门实践 MNIST手写数据集分类 带详细注释，完全可以跑通，python3.6.5，pytorch1.1.0 CPU GPU均可以跑通
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本图集包含了3000个28*28的数字，可以用于数字的图像识别
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手写数字集 MNIST 使用matlab处理后得到的mnist_uint8.mat数据。 数据为uint8类型的图像像素数据，包含train_x,train_y,test_x,test_y, 每项都是一行向量的方式存储的。
MNIST数据集input_data.py
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3星 · 编辑精心推荐
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mnist_dcgan_tf2.h5
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mnist_dcgan_tf2.h5用于手写体数字生成模型，为预训练权重，配合https://blog.csdn.net/zhaoguanghe/article/details/103937962文章使用。
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tensorflow中MNIST源码mnist_softmax.py
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使用python进行人脸识别。获取用户图片，训练数据，保存训练图片进行人脸识别。 #Facial Recognition Micor Service ###Python Tree Instruction ```python -config --setting.py -lib -scripts -setup.py ``` 1
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立刻就能跑的pytorch代码，用神经网络训练MNIST手写数据集，有可视化查看效果的plot模块。三层激活网络，包含前向传递等模块，输出图像识别率。
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本文使用的代码，使用了Dropout层，mnist手写体识别的准确率更加高，更有效，tensorflow版本是2.0.0，有需要的话自取
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本文博客使用的代码，其中使用了核心正则化去过拟合，因此能够得到更好的模型，tensorflow版本为2.0.0
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本文博客使用的代码，将sgd优化器改成了adm优化器以提高准确率，一般来说adm优化器更好用，tensorflow版本为2.0.0
mnist_10k_sprite.png.rar
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想要将该资源免费共享，可是不知道怎么将币数修改为0 ，有需要的私聊我，我免费发给你。赠人玫瑰，手有余香。
mnist_10k_sprite.png图片
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5星 · 资源好评率100%
mnist数据集中测试集，png格式的一万张图片，适合于初学者学习
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由mnist提供的手写数字测试集，每条数据的第一项是数字的正确结果，后784项是28*28手写图片的像素值，使用时应放在程序目录下
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