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MNIST手写数字图像集.zip
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MNIST手写数字图像集.zip
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利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类.zip
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基于Python的卷积神经网络(CNN)识别MNIST数据集.zip
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资源包含文件:设计报告word+代码 深度学习发展迅速,MNIST手写数字数据集作为机器学习早期的数据集已经被公认为是机器学习界的果蝇实验(Hinton某年),卷积神经网络是识别图像非常有效的一种架构,于是用CNN识别手写数字也就成为了机器学习界的经典实验。在这个repo中我会呈现最基本的CNN识别MNIST数据集过程。 主要使用的语言和平台如下: 语言 - Python 平台 - Pytorch
MNIST 手写数字图像数据.zip
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MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集,图片分辨率为 20x20 灰度图图片,包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中,训练样本 60000 ,测试样本 10000,数据为图片的像素点值,作者已经对数据集进行了压缩。
MNIST手写数字识别.zip
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手写数字识别。包括训练集和集。经典的图像分类问题入门数据。新手必备。
基于softmax回归的MNIST数据集手写数字识别matlab仿真.zip
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课程作业-基于神经网络的mnist手写数字数据集识别源码+模型+项目说明(支持手写输入推理).zip
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mnist手写数字识别数据集npz文件.zip
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mnist.npz文件是手写数字的离线数据集,可以直接本地导入而且无需人工拆分为训练数据和测试数据,以及对应的数字标签,作为深度学习入门项目的数据集,可在python中打印出所有数字图像。
mnist-original.zip
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MNIST手写数字图像数据集
机器学习实验:使用mnist与usps数据集,采用BP神经网络与SVM支持向量机的方式实现手写数字的识别.zip
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基于 LeNet-1 CNN 进行 MNIST 手写数字识别附matlab代码.zip.zip
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Fashion-MNIST.zip
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Fashion-MNIST数据集是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集,是入门深度学习的必备数据集之一,之前苦于寻找资源,现找到了资源供大家免费下载学习~
基于 LeNet-1 CNN 进行 MNIST 手写数字识别附matlab代码.zip
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用 Python 实现一组手写数字识别.zip
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用 Python 实现一组手写数字识别。使用keras+opencv进行简单的实现。首先进行图像中数字的目标检测与分割,将图片中的数字分离出来然后进行单独识别。使用的数据集为mnist手写数字识别库,采用卷积神经网络进行识别
使用神经网络识别手写数字 (MNIST 数据集).zip
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