文件名称：NeuralNetworkTutorial：学习神经网络如何工作
文件大小：22.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 09:33:15
Python
简单神经网络教程 这是我对“简单神经网络教程”的看法。 该教程帮助我学习了有关神经网络的更多信息。 讲师在解释这一主题方面做得很好。 去做： 实施保存功能，以保存经过训练的模型 加载功能，加载保存的模型 绘制自己的数字，并检查模型是否能够识别，使其更具交互性 添加GUI？ 资料来源： 原始README.md 这是我的简单神经网络的程序实现，用于对MNIST图像数据集进行分类。 请从下载数据 即使采用这种幼稚的实现，我们也可以获得95％甚至更高的精度。 当然，更复杂的算法会导致更高的准确性，但是对于简单的模型而言，这相当有效。 本教程系列中的代码来自于本书： :
【文件预览】：
NeuralNetworkTutorial-master
----mnist database of handwritten digits()
--------t10k-images.idx3-ubyte(7.48MB)
--------train-images.idx3-ubyte(44.86MB)
--------t10k-labels.idx1-ubyte(10KB)
--------t10k-labels-idx1-ubyte.gz(4KB)
--------train-labels.idx1-ubyte(59KB)
--------t10k-images-idx3-ubyte.gz(1.57MB)
--------train-images-idx3-ubyte.gz(9.45MB)
--------train-labels-idx1-ubyte.gz(28KB)
----main.py(9KB)
----requirements.txt(0B)
----README.md(1KB)
----screenshots()
--------results.PNG(19KB)
--------mistakes.PNG(35KB)
--------number.PNG(15KB)
----.gitignore(8B)