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混合深度学习模型C-RF及其在手写数字识别中的应用.pdf
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MRL-Mnist-Number-Master:本项目是作者（MRL Liu）基于TensorFlow框架训练的一个全连接网络的手写数字识别器，是作者一个阶段总结性项目。基于MNIST的手写数字识别项目已是深度学习入门的必备项目，但区别于其他，本项目的特色是添加了模型的保存与加载功能、TensorFlow可视化功能、指数衰减法的学习率、滑动平均模型技术、L2正则化等先进技术和可视化手写数字图片功能等。整个项目基于良好的面向对象思想，方法定义层层推进，可以说是非常好的总结性学习材料
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MRL-Mnist-Number-Master 本项目是作者总结TF使用经验的一个总结项目，本质是基于TensorFlow训练一个FNN的手写数字识别器，作者在该项目中添加了模型的保存与加载、TensorFlow可视化、指数衰减法的学习率、滑动平均模型技术、L2正则化等技术，而且也可以可视化手写数字图片等，整个项目基于良好的面向对象思想，方法定义层层推进，可以说是非常好的学习材料。
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