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基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类-附件资源
基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类-附件资源
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基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类-附件资源
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基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类
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主要为大家详细介绍了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
基于卷积神经网络的手写数字识别技术研究，基于Pyqt5+CNN+ MNIST数据集实现的手写数字识别
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基于卷积神经网络的手写数字识别技术研究，基于Pyqt5+CNN+ MNIST数据集实现的手写数字识别 MNIST_tf.py（ 用于模型训练和模型参数的保存） MyMnistWindow.py （用于绘制手写数字画板） main.py （需要运行的主程序）
Pycharm+tensorflow+Softmax实现Mnist手写体数字识别-附件资源
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tensorflow基础教程中所用mnist数据集
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tensorflow基础教程中所用mnist数据集，在线下载会出问题，最好采用以下步骤： # (1) 首先在当前项目下新建 MNIST_data # (2) http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 从该网址将4个附件全部下载 # (3) 载的四个文件...
深度学习+tensorflow+手写数字体识别-mnist
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深度学习+tensorflow+手写体数字识别-mnist：这里使用的是基于全连接层网络结构的神经网络，对数字识别已经有了不错的效果，但使用卷积神经网络还可以提高正确率（约为99.2%），比如LeNet-5模型。环境：python3.7 、...
tensorflow分类应用（MNIST手写数字识别）
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tensorflow分类应用（MNIST手写数字识别）的jupyter笔记
MNIST_code.py（基于MNIST数据集的CNN手写数字分类）
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在莫烦老师代码的基础上，修改了原版本不能运行的地方，在重要部分加上了注释，下载即可运行，代码详细介绍见我的博客哦~
MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载-附件资源
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5星 · 资源好评率100%
MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载-附件资源
模式识别_基于CNN的MNIST手写数字识别.zip
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基于CNN的MNIST手写数字识别，最简单的卷积神经网络，附带源码和说明文档，代码有UI页面，可以实现对MNIST数字识别，也可以实现对手写录入数字识别
基于TensorFlow使用四种算法实现mnist数据集手写数字识别仿真（源码+数据+说明文档）.rar
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1、资源内容：基于TensorFlow使用四种算法实现mnist数据集手写数字识别仿真（源码+数据+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”...
tensorflow入门教程之mnist识别手写数字.rar
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tensorflow入门教程之mnist识别手写数字 测试类+训练模型类+训练好的模型+自己手写识别的图片
tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集
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本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow....
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.py
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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。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载...
tensorflow教程mnist数据集
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tensorflow教程里用到的mnist数据集
CNN.rar_MNIST_cnn tensorflow_mnist 手写识别_tensorflow cnn_基于tensorf
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基于MNIST的CNN识别手写体 基于TensorFlow的实现
基于 LeNet-1 CNN 进行 MNIST 手写数字识别附matlab代码.zip
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基于 LeNet-1 CNN 进行 MNIST 手写数字识别附matlab代码.zip
基于pytorch实现的MNIST+CNN模型实现对手写数字的识别代码+报告.zip
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基于pytorch实现的MNIST+CNN模型实现对手写数字的识别代码+报告.zip 实验总结 本次实验在pytorch的框架上搭建了MNIST手写数字识别的卷积神经网络，深刻理解了卷积过程的几何含义（比如padding和stride对输出size的...
基于MATLAB的CNN卷积神经网络识别MNIST数据集的手写数字，识别率达到98以上，matlab2021a测试
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单层CNN网络提取手写体数字图像的特征，并采用双层全连接网络完成手写体数字的多分类任务。实验数据集选取无偏性较好的MNIST数据集，实现了误差返向传播的过程，经过3轮训练，最终得到预测准确率为98.33%。
gz格式的MNIST数据集手写数字识别项目资源文件
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MNIST手写数字数据集--Matlab
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Mnist手写数据集的Matlab版本（训练数据及标签、测试数据及标签）; 其中，训练数据共60000个， 测试数据共10000个；更多详情见MNIST官网http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
基于Mnist数据集的贝叶斯分类器
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基于Mnist数据集的贝叶斯分类器,用python编写，读取原始数据集数据，进行分类，完整，简洁
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