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全连接神经网络：包含MNIST数据集、完整程序代码及预训练模型

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简介：
本项目提供了一个基于MNIST数据集的手写数字识别全连接神经网络模型，包括源代码和预训练权重文件。 本资源与本人的文章《全站最详细的Python numpy 搭建全连接神经网络模型教程（理论计算+代码实现）》相配套。里面包含6万条原始手写数据、本人编写的全连接神经网络模型程序，以及一个训练好的准确率为93.21%的全连接神经网络模型。建议参考文章中的说明来调用程序。

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  • 全连接神经网络：包含MNIST数据集、完整程序代码及预训练模型
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    本项目提供了一个基于MNIST数据集的手写数字识别全连接神经网络模型，包括源代码和预训练权重文件。 本资源与本人的文章《全站最详细的Python numpy 搭建全连接神经网络模型教程（理论计算+代码实现）》相配套。里面包含6万条原始手写数据、本人编写的全连接神经网络模型程序，以及一个训练好的准确率为93.21%的全连接神经网络模型。建议参考文章中的说明来调用程序。
     
  • 【神经网络与深度学习】MNIST数据集详解及卷积神经网络的手写数字识别模型训练——附完整代码和预训练模型...
    优质
    本教程详细解析了经典的MNIST手写数字数据集，并介绍了如何使用卷积神经网络进行高效的手写数字识别，提供完整的代码与预训练模型。 使用卷积神经网络训练模型的具体介绍可以参看我撰写的文章。文中详细介绍了相关技术细节与实践过程。
     
  • CIFAR10数据集详解及卷积神经网络图像分类模型训练-含完整代码与预训练模型下载链接
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    本文章详细介绍如何使用CIFAR10数据集训练卷积神经网络进行图像分类，包含完整的代码示例和预训练模型的下载链接。 CIFAR-10 数据集详析：使用神经网络训练数据集合，并利用卷积神经网络来构建图像分类模型——附完整代码及预训练好的模型文件供直接应用。 该数据集由 60,000 张彩色图片组成，分为 10 类，每类包含 6,000 张图片。其中5万张为用于训练的样本，另外1万张则作为测试用例。整个CIFAR-10 数据集被划分为五个训练批次和一个独立的测试批次；每个批次包括了1万个图像文件。 值得注意的是，这五批训练数据中每一批次都随机包含来自各类别的5,000 张图片，并非均匀分布于所有类别。而单独设立的一个测试批次则确保从每一类随机选取 1,000 张进行评估验证。 通过实验观察到，在模型的每次迭代过程中，可以看到训练样本和测试样本的损失函数值及准确率的变化情况。最终结果表明，在最后一次迭代中，测试集上的平均损失为 0.9123，分类正确率为68.39%。
     
  • 基于MNIST数据集的手写数字识别模型训练——含完整代码及预训练模型下载链接
    优质
    本项目提供一个用于手写数字识别的深度学习模型，基于经典的MNIST数据集进行训练，并附有完整的代码和预训练模型供用户直接使用或参考。 使用MNIST数据集训练手写数字识别模型，并提供完整代码和训练好的模型文件供直接使用。具体内容请参阅相关文章。
     
  • 利用Python构建的全连接神经网络进行空气质量预测，附带数据集与源代码【含训练完成的数据模型及训练源码】
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    本项目运用Python搭建全连接神经网络模型，旨在精准预测空气质量。包含详尽数据集、训练源码及预训练模型，便于研究与应用。 使用Python实现的全连接神经网络来预测空气质量的数据集、源代码、训练好的模型以及用于模型训练的具体代码均包含在内。这一系列资源旨在帮助用户理解和应用基于深度学习技术进行环境数据分析的方法，特别是针对空气质量参数的预报任务。这些材料提供了一个完整的解决方案框架，涵盖了从数据准备到最终模型部署的所有关键步骤。
     
  • 手写签名识别源码及部署教程包（含数据与预训练模型）- 基于卷积和全连接神经网络.zip
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    本资源提供手写签名识别系统的完整代码、数据集及预训练模型，采用卷积和全连接神经网络架构，并附带详细的部署步骤说明。 该项目是个人高分毕业设计项目源码，在导师指导下完成并通过答辩评审，获得95分的优异成绩。 资源内包含的手写签名识别代码经过mac、Windows10与11系统的测试运行验证，确保功能正常，请放心下载使用！ 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工。无论是作为毕业设计、课程作业还是初期项目演示都非常合适；同时对于初学者也有很好的学习进阶价值。 如果您有一定的编程基础，可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能，或者直接用于自己的毕设、课设和作业等需求中。欢迎下载使用，并与我们保持沟通交流，共同进步！
     
  • 《2020/02/17》TensorFlow 学习系列一：MNIST 数据集的读取与全连接神经网络训练
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    本篇文章是TensorFlow学习系列的第一篇，主要内容包括如何使用Python读取并处理MNIST数据集，并基于此数据集搭建和训练一个基础的全连接神经网络模型。 TensorFlow中文社区MNIST数据集介绍及读取 搭建全连接神经网络（仅供自己学习使用） **MNIST 数据集介绍** MNIST 是机器学习领域中的经典数据集，包含 60,000 张训练样本和 10,000 张测试样本。每个样本是一张大小为 28 * 28 像素的灰度手写数字图片。 **下载文件** MNIST 数据集共有四个文件： - 训练图像：train-images-idx3-ubyte.gz，包含55,000张训练图和5,000张验证图。 - 训练标签：train-labels - 测试图像：test-images - 测试标签：test-labels **文件大小及内容** 1. train-images-idx3-ubyte.gz: 9681 kb，包含55,000张训练图片和5,000张验证图片。
     
  • BP神经网络训练代码程序
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    本项目提供了一个基于Python的BP（反向传播）神经网络训练代码库，适用于各种数据集的分类和回归任务。包含详细的文档与示例，帮助用户快速上手实现机器学习应用。 对高压断路器故障参数的BP神经网络训练程序进行了输入参数的归一化处理。
     
  • VGG19预训练模型（不含全连接层）
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    简介：VGG19预训练模型是一种深度卷积神经网络，在图像分类和识别任务中表现出色。该模型已移除全连接层，便于迁移学习应用于各种视觉任务。 VGG19预训练模型（不包括全连接层）是一个字典结构，请使用numpy读取。
     
  • 基于MATLAB的DNN全连接神经网络多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，利用深度学习技术构建DNN全连接神经网络模型，实现对复杂多特征数据集的有效分类与预测。提供详尽注释代码和实验数据支持进一步研究与应用。 使用MATLAB实现DNN全连接神经网络进行多特征分类预测（包含完整源码和数据）。数据集包括15个输入特征，并分为四类。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本，程序中出现乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中进行修正。