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  2. 神经网络工具箱实现的数字分类程序，实现0-9数字分类

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-02-08
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：jiguanni

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  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：ansondroider

  1. MNIST-Digit-Classifier-Web-App:使用Streamlit部署MNIST数字分类器-源码

  2. MNIST数字分类器Web应用程序 使用Streamlit和Heroku部署MNIST数字分类器 （对于任何想要调整画布背景颜色的人，我建议不要这样做，因为当我将画布背景设置为白色并将画笔笔触设置为黑色时，分类器会开始提供垃圾输出。如果它适合您，请让我也知道。） 描述 mnist.ipynb是培训笔记本。 mnist.py包含简化的代码。 mnist.h5是在mnist.ipynb笔记本中训练的训练模型。 Heroku需要Procfile，Requirements.txt和setup.s

  3. 所属分类：其它

  1. 基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42205405

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42200829

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
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    • 提供者：weixin_42186728

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42190030

  1. BP神经网络以及在手写数字分类中python代码的详细注释-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42204303

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42196279

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
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    • 提供者：weixin_42187944

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42197110

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42196667

  1. BP神经网络以及在手写数字分类中python代码的详细注释-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42189611

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    • 发布日期：2021-02-22
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    • 提供者：weixin_42129300

  1. processing-number-classifier：使用玩具神经网络的简单数字分类器。 使用MNIST数据集训练网络-源码

  2. 处理编号分类器 使用玩具神经网络的简单数字分类器。 使用MNIST数据集训练神经网络。 入门 先决条件 您需要安装 正在安装 克隆github项目 git clone https://github.com/lexesjan/processing-number-classifier.git 打开NumberClassifier文件夹，然后双击NumberClassifier.pde文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42102634

  1. mnist_ann_from_scratch：在mnist数据集上实施的从头开始制作的ANN，用于数字分类-源码

  2. mnist_ann_from_scratch 从头开始制作的人工神经网络模块。 在mnist数据集上进行数字分类。 在测试和训练数据集上达到98％到99％的准确性。 Web Api当前是非常糟糕的实现。 犯错误很多次。 必须从绘图板更改输入类似于培训一个。

  3. 所属分类：其它

  1. Handwriting_Digits_Classification：使用Tensorflow和keras进行手写数字分类，训练数据集的准确性为99％，测试数据集的准确性为91％-源码

  2. Handwriting_Digits_Classification：使用Tensorflow和keras进行手写数字分类，训练数据集的准确性为99％，测试数据集的准确性为91％

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  1. Mnist-数字分类-源码

  2. Mnist-数字分类 这是一个使用mnist手写数据集的机器学习教程项目。 自制文件夹旨在作为一种无需使用外部程序包即可直接创建神经网络的方法。 这使用从下载的mnist数据集。 该数据集不包含在此仓库中。 tf文件夹使用tensorflow库包含相同的文件。 settens的教程启发了使用tensorflow的神经网络。 这一工作效率更高。 有两种不同类型的文件： 训练 训练模型，然后创建一个窗口以显示来自测试数据集的图像以及该模型预测的猜测。 绘图位数 用户可以在屏幕上绘制，然后使用模

  3. 所属分类：其它

  1. MNIST数字分类：MNIST数字分类基本-源码

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42121725
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