MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉中非常流行的数据集，它包含了手写数字的灰度图像。本页面将介绍一些基于 MNIST 数据集的深度学习项目。

项目列表

  1. 卷积神经网络识别手写数字 使用卷积神经网络（CNN）来识别 MNIST 数据集中的手写数字。

  2. 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM） 利用 RNN 和 LSTM 模型来处理序列数据，尝试对 MNIST 数据集中的数字进行分类。

  3. 生成对抗网络（GAN）生成手写数字 使用 GAN 模型来生成类似 MNIST 数据集中的手写数字。

  4. 迁移学习 使用预训练的模型在 MNIST 数据集上进行微调，提高识别准确率。

资源链接

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相关图片

手写数字示例

handwritten_digit_sample

卷积神经网络

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生成对抗网络

generative_adversarial_network