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花费 105ms 找到8条记录
使用OpenCV把二进制mnist数据集转换为图片
2017年06月21 -
mnist数据集是以二进制形式保存的,这里借助OpenCV把mnist数据集转换成图片格式。转换程序如下: #include <iostream> #incl
TensorFlow学习笔记(三):手写数字识别之卷积神经网络
2017年03月28 -
在【TensorFlow学习笔记(一):手写数字识别之softmax回归】中,我实现了softmax回归,在我的机器上的mnist测试集的结果是 92.9%;在【 TensorFlow学习笔记(二):
模仿mnist数据集制作自己的数据集
2017年08月05 -
模仿mnist数据集制作自己的数据集最近看深度学习,用TensorFlow跑教程里的模型,发现教程里大多都是用mnist和cifar这两个数据集来演示的。想测试自己的数据集看看初步效果,于是就想套用现
mnist的格式说明,以及在python3.x和python 2.x读取mnist数据集的不同
2017年04月19 -
有一个关于mnist的一个事例可以参考,我觉得写的很好:http://www.cnblogs.com/x1957/archive/2012/06/02/2531503.html #!/us
mnist数据集常见格式(npz、gz等)简介
2017年11月18 -
mnist手写数字识别是很多人步入深度学习殿堂的第一课,也是一个最常用的库,目前掌握到的主要有四个不同的版本。 1、npz版本 网址:https://s3.amazonaws.com/img
实践详细篇-Windows下使用VS2015编译的Caffe训练mnist数据集
2018年04月27 -
上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本。这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 《实践详细篇-Windows下使用V
模仿mnist数据集制作自己的数据集
2017年08月05 -
模仿mnist数据集制作自己的数据集 最近看深度学习,用TensorFlow跑教程里的模型,发现教程里大多都是用mnist和cifar这两个数据集来演示的。想测试自己的
TensorFlow学习笔记(二):手写数字识别之多层感知机
2017年03月27 -
在【TensorFlow学习笔记(一):手写数字识别之softmax回归】中:我使用softmax回归算法识别mnist数据集的手写数字,在我机器上的mnist测试集上最好结果是92.9% 。在本节中
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