注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. 手写数字识别(神经网络).zip

  2. 手写数字识别，使用神经网络实现，包含实现的源代码和数据集。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-09
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：qq_41398808

  1. 基于cnn卷积神经网络的手写数字识别.zip

  2. MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-09-19
    • 文件大小：35651584
    • 提供者：qq_43094976

  1. shuzisb.zip

  2. 手写数字识别是是神经网络学习最基础的一个实验，也是我入门深度学习的第一个实验，这个实验通过经典的minst数据集，对其中的训练数据和测试数据使用cnn网络进行学习和训练最终得到一个良好的准确率之后，把模型保存下来使用自己的图像进一步测试是否能够运用到实践中来；最后尝试借鉴别人的GUI代码实现图像界面操作增强算法的实用性。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：ZhangLH66

  1. Convolutional-Neural-Network-master.zip

  2. 使用matlab语言编写的卷积神经网络代码，测试集为minist手写数字数据集，代码可以直接运行，并且我对大部分代码都进行了必要的注释，对于新手入门CNN具有不错的学习效果，祝君好运！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：qq_40728302

  1. CNN_with_numpy.zip，98%的高准确率numpy实现！

  2. 基于numpy的卷积神经网络的手写实现，准确率超98%高精度实现，适合新手加深对CNN内部结构实现的理解。主要模块实现在block中。torchvision用于加载MNIST数据集，也可以自定义数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：254976
    • 提供者：weixin_40313940

  1. 用 Python 实现一组手写数字识别.zip

  2. 用 Python 实现一组手写数字识别。使用keras+opencv进行简单的实现。首先进行图像中数字的目标检测与分割，将图片中的数字分离出来然后进行单独识别。使用的数据集为mnist手写数字识别库，采用卷积神经网络进行识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：qq_18052685

  1. 英语手写体数据集图片及文本文档数据集.zip

  2. 英语手写体数据集图片及文本文档，用于训练神经网络，文本文档已经处理成一行一个文档，图片数据也是辛辛苦苦下载好的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：qq_42609916

  1. CNN卷积神经网络实现手写数字识别Matlab.zip

  2. CNN卷积神经网络实现手写数字识别，Matlab+minist数据集都有，在matlab上可直接运行，新手友好，亲测可用。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：Flameyjh

  1. MNIST手写数字识别.zip

  2. MNIST手写数字识别的数据集，官网上下载的 还有一个简单的三层神经网络的实现，准确率达97%+。 基于python、tensorflow实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-17
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_40526035

  1. CNN_5_1调试.zip

  2. 机器学习中卷积神经网络经典LeNet-5网络完整代码，共五层，2层卷积，2层池化，mnist数据集，手写字体识别，共十个类别。测试集精度达到了99以上，适合机器学习入门使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：ML_zero

  1. mnist手写数字识别.zip

  2. 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

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-05
    • 文件大小：63963136
    • 提供者：csdnqq970820

  1. MNIST_data.zip

  2. mnist手写体识别数据集，文件格式是.gz。包含训练集以及测试集，共有7万张图片。其中6万张用于训练神经网络，1万张用于测试神经网络。每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_43058685

  1. Number_recognition.zip

  2. 该代码主要使用卷积神经网络的方法，通过tensorflow将MNIST数据集的手写数字进行识别，其结果还具有一定的可视化过程，很好的给出网络变化生成的过程。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-07
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_40758752

  1. mnist手写字体识别之BP.zip

  2. mnist手写字体识别之BP,包括了python代码，mnist手写字体数据集，本科实验作业，讲的是BP神经网络算法的实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_41587431

  1. Handwritten_digit_recognition.zip

  2. 创建基本的神经网络，通过使用MNIST训练数据集进行训练，使用MNIST测试集和自己创建的手写数字图像数据对神经网络进行测试

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_40513088

  1. mnist_dataset_csv.zip

  2. 神经网络研究员Yann LeCun提供的手写数字MNIST数据集，提供了数据集与测试集，数据整合了原始数据，组合为csv文件，可作为神经网络训练数据。训练集60000条数据，测试集10000条数据。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：liaoningxinmin

  1. 深度学习数据集MNIST.zip

  2. 深度学习常用数据集，共有7万张图片。其中6万张用于训练神经网络，1万张用于测试神经网络。 每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。 黑底白字。黑底用0表示，白字用0~1之间的浮点数表示，越接近1，颜色越百。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-10
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_38123961

  1. 神经网络手写数据集.zip

  2. 用于测试最基本的神经网络的手写体数据集，其中已经划分了训练集和测试集，可以直接调用训练。train文件夹用于训练网络，val用于测试网络。手写数字图像集是训练集与测试集的集合

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：guohui0412

  1. SimpleHTR：使用TensorFlow实现的手写文本识别（HTR）系统-源码

  2. 使用TensorFlow进行手写文本识别 2021年更新：更强大的模型，更快的数据加载器，仅Python3 2020年更新：代码与TF2兼容 使用TensorFlow（TF）实现并在IAM离线HTR数据集上接受训练的手写文本识别（HTR）系统。 这种神经网络（NN）模型可识别分段词图像中包含的文本，如下图所示。 正确识别了验证集中的3/4个单词，字符错误率约为11％。 运行演示 IAM数据集上训练。 将下载的文件model.zip的内容放入存储库的model目录中。 然后，转到src目录并运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_42116794
« 12 »