【深度学习】实验16 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch)
使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch)卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用于处理图像、语音、自然语言等数据的深度学习模型。CNN的特点是可以通过卷积运算提取出图像、语音等数据中的特征，从而实现对这些数据进行分类、识别等任务。CNN的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。其中卷积层是CNN的核心部分，它可以通过卷积核（或滤波....
【深度学习】实验15 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)
使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，是处理具有类似网格结构的数据的强大工具，例如图像和声音。CNN主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，是目前计算机视觉领域最有效的算法之一。卷积神经网络的主要特点是局部连接、权值共享和池化。局部连接意味着每个神经元仅与输入数据的一小部分相连；....
【深度学习】实验14 使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow)
使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow)CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种比较常见的神经网络模型，它通常被用于图像识别、语音识别等领域。相比于传统的神经网络模型，CNN在处理图像等数据方面有明显的优势，其核心思想是通过卷积、池化等操作提取出图像中的特征，从而实现图像识别等任务。CNN的基本结构由卷积层（Convolutiona....
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