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基于Pytorch实现LeNet用于MNIST手写数字识别
基于Pytorch实现LeNet用于MNIST手写数字识别
pytorch
深度学习
神经网络
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1. 基于Pytorch实现LeNet应用MNIST手写数字识别 2. 注释非常详细
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基于PyTorch+MINIST实现的手写数字识别系统源码+全部数据.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到95分以上，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 该项目资源主要针对计算机相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、期末课程大作业等，具有较高的学习价值。 基于PyTorch+MINIST实现的手写数字识别系统源码+全部数据.zip 该项目是个人大作业项目源码
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利用 CNN 进行手写数字识别 框架：TenserFlow（PyTorch 也行） 数据集：The Mnist Database of handwritten digits 网络结构：LeNet-5; 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125590618
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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
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