用python编写的，基于tensorflow深度学习的框架的手写数字识别的完整代码，有注释，可运行，无bug
2019-12-21 20:53:03
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包括mnist数据集文件，输入数据的python代码，深度分类mnist代码，softmax函数代码以及整合的内含详细代码解释的mnist_with_summaries代码
2019-12-21 20:49:09
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深度学习常用数据集之一，fashion-mnist数据集，可看成是mnist数据集的升级版，数据的属性和mnist数据集一样（测试集和训练集的样本数）
2019-12-21 20:49:03
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FashionMNIST数据集的png格式
将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png
FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集[1] 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
2019-12-21 20:38:09
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手写数字识别MNIST数据集，内含t10k-images-idx3-ubyte.gz等四个压缩文件以及卷积神经网络识别代码。
2019-12-21 20:25:59
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本数据集包含MNIST数据集的四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz，t10k-labels-idx1-ubyte.gz；
和一张图片mnist_10k_sprite.png
2019-12-21 20:22:21
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