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THE-MNIST-DATABASE
- 斯坦福大学的手写字符图像库，方便大家免于读写idx1-ubyte和idx3-ubyte文件。数据包括训练图像60000幅，测试图像10000幅，图像大小为20*20；以及存储图像及其对应类别的xml文件，并写好了opencv读写方法的文档。-THE MNIST DATABASE of handwritten digits.It includes 60000 training images and 10000 testing image.And it contains the xml files
bpnn
- 用Python3实现BP神经网络对MNIST数字手写体识别，下载就能用(Using Python3 to implement BP neural network for MNIST digital handwriting recognition, download can be used)
dropout_and_minibatch
- 基于两层BP神经网络，加入dropout和softmax，输出层使用softmax，实现对手写字符库MNIST的识别，正确率达90%。(Based on the two level BP neural network, adding dropout and softmax, the output layer uses softmax to realize the recognition of handwritten character library MNIST, the accuracy ra
code(BP_to_MNIST)
- 使用BP神经网络实现手写字符库MNIST的识别。(The recognition of handwritten character library MNIST is realized by using BP neural network.)
LeNet神经网络
- 程序主要包括三个部分：mnist_.inference.py、mnist.train.py和mnist.test.py。mnist.inference.py主要定义前向传播的过程以及神经网络中的参数；mnist.train.py定义了LeNet-5模型的训练过程，并保存训练结束后的最终的模型（持久化）；mnist.test.py中对测试数据进行测试，计算LeNet模型在MNIST测试集的正确率。
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 training picture set, a training l
PCA+mnist
- 基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime