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mnist的相关代码文件.zip
mnist的相关代码文件.zip
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mnist的相关代码文件，包含已经训练好的权重数据.
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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_data.zip
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MNIST数据集，包含原文件（idx1/3-ubyte类型），转换称矩阵数据后存储的mat文件，转换的python代码
mnist手写数字识别.zip
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该资源包含Mnist数据集手写数字识别的训练及预测代码，mnist在神经网络准确率与迭代次数关系,分别在tensorflow和pytorch框架下，以及如何查看checkpoint中参数的相关内容，已经相关的checkpoint文件
train_mnist.zip
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采用dcoker搭建tensorflow_sever对外服务。代码采用minist数据集，训练了模型，并保存为PB文件，然后使用docker容器搭建了tensorflow_sever，并进行了测试。
BP网络识别MNIST库.zip
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[Python]文件夹中含有BP神经网络在3中优化器之下对MNIST库的识别代码和结果，代码中有注释，文件用JupyterNotebook打开
mnist实验代码.zip
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<<机器学习从入门到入职>>中-mnist实验章节，对mnist数据集进行训练和评分的实验代码，代码有部分注释，能够正常运行
mnist数据集及keras代码.zip
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包含mnist数据集及相应的keras代码，可直接运行。使用前请阅读ReadMe.txt。MNIST数据集是深度学习领域Hello World级别的数据集。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中
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。
matlab代码，里面含有一个BP网络完整代码，以及mnist.mat数据集.zip
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matlab代码，里面含有一个BP网络完整代码，以及mnist.mat数据集
利用python转换MNIST.zip
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本代码使用python的open()和struct.unpack_from()函数操作，将MNIST手写数据集转化为bmp文件和txt文件，读者可根据需要，将其转化为函数以方便读写。详情可参考博文：手写数字识别问题（1）——关于MNIST数据集...
CNN和LSTM识别MNIST数据集.zip
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利用LSTM网络和CNN网络分别对MNIST手写数据集进行识别的tensorflow代码，压缩包中包含两个文件。
基于python+django的手写数字识别系统的实现.zip
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第三步：源码文件为mnist.zip，修改源代码中的settings.py文件，改成自己的mysql数据库用户名和密码 第四步：运行命令：python manage.py runserver 8000 第五步：打开浏览器查看http://127.0.0.1:8000
matlab代码，里面含有一个BP网络完整代码，以及mnist.mat数据集matlab.zip
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模仿mnist数据集制作自己的数据集代码.zip
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模仿mnist数据集制作产生自己的数据集代码，从而可以用自己的数据集进行深度学习的验证和代码的写作，新手可用
mnist.zip_MNIST_keras_mnist实现_卷积网络识别MNIST代码_数字识别
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利用Keras实现 mnist手写数字识别
模仿mnist数据集制作自己的数据集代码 (2).zip
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只含一层卷积层的CNN也可以将手写数字识别的正确率达到99%
罗杰斯特回归识别MNIST.zip
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基于Matlab实现的ANN、DNN网络对MNIST数据分类源码+MNIST数据集+项目说明.zip
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神经网络深度学习的项目（MNIST数字识别、单隐藏层网络、图像多分类、心脏病预测、猫识别、鱼年龄预测，包括数据集和代码）.zip
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收起资源包目录
mnist的相关代码文件.zip
（3个子文件）
第四课涉及的相关代码文件
sample_weight.pkl
178KB
mnist.py
3KB
mnist.pkl
52.4MB
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