神经网络与深度学习：MNIST数据集与卷积神经网络手写数字识别
简介
本仓库提供了一个完整的资源文件，用于介绍和训练手写数字识别模型。我们使用MNIST数据集，并采用卷积神经网络（CNN）来训练模型。资源文件中包含了完整的代码和训练好的模型文件，方便用户直接使用。
内容概述
- MNIST数据集介绍：详细介绍了MNIST数据集的结构和特点。
- 卷积神经网络训练：提供了使用卷积神经网络训练手写数字识别模型的完整代码。
- 训练好的模型文件：包含已经训练好的模型文件，用户可以直接使用这些模型进行预测和测试。
使用指南
- 下载资源文件：克隆或下载本仓库的资源文件。
- 阅读详细介绍：参看我写的这篇文章：神经网络与深度学习：MNIST数据集与卷积神经网络手写数字识别，以获取更详细的介绍和使用说明。
- 运行代码：根据提供的代码和模型文件，进行模型的训练、测试和预测。
依赖环境
- Python 3.x
- TensorFlow 2.x
- NumPy
- Matplotlib（用于可视化）
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、问题反馈等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
联系方式
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- 博客：CSDN博客
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