60000*785矩阵，每一行为一个样本，其中28*28=784为灰度图片拉成的行向量，最后一列为对应数字标签
2021-08-08 20:37:59
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提供手写数字识别代码及训练样本，准确率95%+.平台:VS+OPENCV2.4.9.
2021-08-03 21:11:43
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Pytorch实现MNIST手写数字识别（全连接神经网络及卷积神经网络）-附件资源
2021-08-02 11:14:34
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网络上可见的MNIST手写数字不容易可视，CSDN论坛上之前有人提供了一些bmp或者png格式的图片，但是文件名并没有体现分类，还需要一个文本文件去读取分类标签。 本数据集克服了上述的不足，完全按照类别标签命名，并且每个类别的数字分别放置在不同的目录中。可以共机器学习人员参考。
本图片集已经将训练集和测试集合并，共70000幅图
2021-07-25 21:06:01
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[英语] 这个例子展示了如何训练一个条件生成对抗网络（CGAN）来生成数字图像，这个demo是基于Matlab官方文档Train Conditional Generative Adversarial Network（CGAN）创建的https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html [日本人]在这个demo中，手写数字是由Conditional GAN（Generative Adversarial Network）生成的。可以通过标签信息+图像学习网络，生成图像时添加标签信息，指定要生成的图像的类别。
2021-07-24 16:39:56
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用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，及对conv2d及max_pool的详细说明
2021-07-08 12:13:01
11.15MB
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FCN实现手写数字数据集MNIST的识别，代码为自己翻写，包含MNIST数据集，代码与大量注释，及24页原创报告
2021-07-08 11:37:50
26.3MB
主要介绍了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题,结合实例形式详细分析了Python MNIST手写识别问题原理及逻辑回归模型解决MNIST手写识别问题相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2021-07-01 14:21:05
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