Fashion-MNIST

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MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

使用卷积神经网络进行图像去模糊。我们的项目训练CNN来消除模糊效果。输入为模糊图像，输出为校正后的图像。本存储库展示了如何在“嘈杂的MNIST（运动模糊）”数据集中应用CNN进行图像去模糊。在图像去模糊中使用CNN可能很复杂，因为它需要训练对。虽然我们只有模糊的输入图像，而没有目标标签，但我们通过人工模糊清晰图像来解决这个问题，以获得训练数据。

之前的课程作业中，我查阅了多个网上的案例，但发现它们基于TF1.0开发，内容杂乱。经过几天的思考与实践，我成功在TF2.0上构建了一个Siamese网络。该网络接受两张MNIST图片作为输入，并判断它们是否为相同数字（0表示相同，1表示不同）。这篇文章为大家提供一个清晰的开发指南。

Mnists数据集以CSV格式打包，方便使用者下载和利用。

这是《DAve-QN：具有局部超线性收敛速率的分布式平均拟牛顿方法》论文的实现，该方法已在第23届国际人工智能与统计国际会议上接受。我们提供了基于C的高性能实现，并编写了所有必要的脚本，以便与最新技术进行比较。此外，我们还为DAve-QN提供了MATLAB实现，方便进一步研究使用。设置环境变量MKLROOT至关重要，以便在不同系统上正确运行。编译代码的方法已在makefile中提供。测试DAve-QN时，我们使用多个输入参数进行了充分的测试，确保其在mnist数据集上的稳定性和性能。

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该项目提供了基于梯度下降的softmax回归实现，专注于MNIST数据分类。此外，还包含多个领域的Matlab仿真代码，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理等应用。

本数据集是将 MNIST 手写数字集使用 MATLAB 处理后得到的 uint8 格式数据 (mnist_uint8.mat)。