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MNIST(tensorflow)
- 基于tensorflow的手写识别，训练后可以识别手写数字-Based on tensorflow handwriting recognition, training can identify handwritten numbers
tensorflow-cnn
- 基于TensorFlow的mnist数据集识别，使用CNN的方法，采用梯度下降学习(MNIST data set recognition based on TensorFlow, using CNN method, using gradient descent learning)
tensorflow_cov_mnist
- 基于tensorflow的mnist数据集卷积神经网络简单代码实现。(MNIST dataset based on tensorflow convolutional neural network simple code implementation)
mnist
- tensorflow demo of mnist by python
CNN_MNIST
- Tensorflow实现基于MNIST数据集的卷积神经网络(Tensorflow implementation of convolutional neural networks based on MNIST data)
mnist.pkl代码原文
- BP算法的实现，其中的手势识别，用python语言，在tensorflow下！(Implementation of BP algorithm)
mnistDemo.py
- 实现tensorflow的mnist实现(The file use tensorflow implement mnist)
Tensorflow：实战Google深度学习框架
- 介绍tensorflow的应用，mnist数据，神经网络的简单例子(Describes the application of tensorflow, MNIST data, a simple example of neural networks)
test
- tensorflow测试 计算mnist识别准确率 以及计算时间(tensorflow test Calculate the MNIST recognition accuracy and calculation time)
dnn
- 用TensorFlow搭建神经网络，识别手写数字(building the neural network by using TensorFlow to identify mnist dataset)
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.)
cnn
- 卷积神经网络（CNN），TensorFlow框架下运行，基于MNIST手写体数据集，可直接运行(Convolutional Neural Network (CNN), run under TensorFlow framework, can run directly based on MNIST handwritten dataset)
mnist
- 深度学习时间手写数字识别，使用python和tensorflow实现(Handwritten numerals recognition in depth learning time)
MNIST
- mnist手写体识别，使用tensorflow编写(mnist hand-writing recognition using tensorflow)
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 successful convolution neural network,
tensorflow-mnist-predict-master
- 这个项目由四个脚本组成： 1. _create_model_1.py_ - 基于初学者教程创建一个模型model.ckpt文件。 2. * create_model_2.py * - 基于专家教程创建模型model2.ckpt文件。 3. * predict_1.py * - 使用model.ckpt（初学者教程）文件来预测.png文件中手写数字的正确整数。 4. * predict_2.py * - 使用model2.ckpt（专家教程）文件来预测.png文件中手写数字的正确整数。
mnist分类
- mnist分类，python，tensorflow，深层神经网络(MNIST classification, python, tensorflow, deep neural network)
tensorflow
- 利用tensorflow对mnist数据集进行分类(classify the mnist dataset by tensorflow)
tensorflow-mnist
- 改进了官方的MNIST进阶demo，准确率提升。(The official MINIST advanced demo is improved and the accuracy is improved.)
分布式tensorflow
- 1.使用distribute.py在分布式tensorflow中进行训练mnist模型 2.使用mnist_test.py进行测试模型，获取输出结果(1. Training MNIST model in distributed tensorflow using distribute.py 2. Use mnist_test.py to test the model and get the output results)