搜索资源列表
Release
- 闲时无聊，搭了一个基于深度神经网络的手写数字识别系统。该系统在手写数字数据库mnist测试达到了99.22 的准确率。整个系统基于C++开发，可以很方便的移植到其他平台。 其中手写数字数据库mnist（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。它是由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建立的一个
Lenet
- 这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1 -The resources for network structure lenet-5 to MNIST data sets, code reference
CNN
- 使用CNN卷积神经网络来训练MNIST数据集-CNN convolution using neural network training data set MNIST
MLP
- 使用MLP多层神经网络来训练MNIST数据集-Use MLP multi-layer neural network training data set MNIST
mnist_train_leveldb
- caffe-windows mnist 训练用的数据集，此数据集用于mnist训练模型(Caffe-windows MNIST training data set, this data set is used for MNIST training model)
mnist_test_leveldb
- caffe-windows mnist 测试用数据集，此数据集用于mnist训练时的测试数据集(Data sets for caffe-windows MNIST tests, which are used for test data sets when MNIST is trained)
CNN_mnist
- 使用CNN网络对mnist数据集进行训练(Use the CNN network to train MNIST data sets)
mnist.pkl
- 这是MNIST的数据集，方便大家训练自己的模型(This is MNIST data set)
AlexNet
- 使用TensorFlow 实现 AlexNet ，并使用 Mnist 数据集进行训练并测试。(AlexNet is implemented using TensorFlow and trained and tested using the Mnist data set.)
Knn_train_mnist
- 利用Python实现Mnist数据集训练knn算法(Use Knn method to train mnist.)
keras_mnist_test
- hello Word of keras ,第一个成功实现的卷积神经网络,下载了mnist数据集,并decode,,然后,为了加快速度,训练其中的一部分数据,并用predict测试,ok,2min内出结果.(网上其它程序试过,训练太久,一晚上都没训练出结果,于是自己动手设计了这个小程序) 环境:python3.6,keras2.1,PC i5(很破的电脑)(Hello Word of keras, the first successfu
lenet_test
- 包含mnist数据集的lenet例子,快速训练部分数据,达到85%的准确率(A lenet example that contains the MNIST dataset to quickly train part of the data to reach a 85% accuracy rate)
keras-dcgan
- keras平台下dcgan源码，包含配置文件，py文件，可直接运行训练网络，数据集为mnist手写数据集(Dcgan source code under the keras platform)
MNIST_CNN
- 用于MNIST数据集，训练卷积神经网络，预测准确率大约为99.3%(Training Convolutional Neural Network on MNIST dataset)
mnist_test_opencv
- 利用opencv的ML-SVM，进行·mnist数据集的训练分类。 同时包含该数据集的读取(use opencv's ML-SVM to carry out training classification of MNIST dataset. Including the reading of the data set)
CNN
- 手写体识别的训练，采用卷积神经网络，附带数据集下载代码(The training of handwritten recognition is based on convolution neural network, and the download from the dataset.)
loadMNIST
- 在MATLAB中读取MNIST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 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
MNIST_data
- MNIST数据集是一个手写体数据集，这个数据集由四部分组成，分别是一个训练图片集，一个训练标签集，一个测试图片集，一个测试标签集；我们可以看出这个其实并不是普通的文本文件或是图片文件，而是一个压缩文件，下载并解压出来，我们看到的是二进制文件。其中包含60000张手写体识别数字图片。(MNIST data set is a handwritten data set, which consists of four parts: a trai
MNIST数据集
- 手写数字识别数据集的训练集和测试集，关于BP神经网络(Handwritten digit recognition data set)
MNIST_data
- MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。(The MNIST data set is a very classic data set in the field of machine learning. It consists of 60,000 training samples and 10,000 test sampl