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NeuralNetworkSFC:BP 神经网络 FIT BUT、SFC 的演示使用
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2021-07-09
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证监会项目2014/2015 马雷克·基顿 xkidon00 介绍 该项目是对手写数字进行分类的神经网络的设计和实现。 来自 MNIST 数据库的样本是更大的 NIST 数据库的先决条件,被用作训练和测试工具包。 数据由60,000个训练数据和10,000个测试数据组成。 该数据库可在线免费获得,必须下载才能运行该项目。 实现的结果可以与在同一地方发布的其他实现进行比较。 使用的方法 取得的成果 手动的 要求 要运行该应用程序,必须至少安装 1.7 版本的 Java Runtime Environment 启动应用程序 可以通过以下显示启动项目: java -cp target/NeuralNetwork-1.0-SNAPSHOT.jar \ fit.NNSFC.xkidon00.NeuralNetwork \ data/train-images-idx3-ubyte \ da
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NeuralNetworkSFC-master.zip (18个子文件)
NeuralNetworkSFC-master
.gitignore 212B
README.md 3KB
NeuralNetwork
pom.xml 961B
target
maven-archiver
pom.properties 124B
maven-status
maven-compiler-plugin
compile
default-compile
createdFiles.lst 112B
inputFiles.lst 84B
testCompile
default-testCompile
createdFiles.lst 33B
inputFiles.lst 88B
surefire-reports
TEST-fit.NNSFC.xkidon00.AppTest.xml 4KB
fit.NNSFC.xkidon00.AppTest.txt 271B
src
test
java
fit
NNSFC
xkidon00
AppTest.java 646B
main
java
fit
NNSFC
xkidon00
Network.java 14KB
InputData.java 673B
MnistWrapper.java 3KB
data
train-labels-idx1-ubyte 59KB
t10k-labels-idx1-ubyte 10KB
train-images-idx3-ubyte 44.86MB
t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB
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刘岩Lyle
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