人工智能TensorFlow（十七）MNIST手写数字识别——实战篇
上期文章TensorFlow手写数字-训练篇，我们训练了我们的神经网络，本期使用上次训练的模型，来识别手写数字（本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码）
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人工智能TensorFlow（十六）MNIST手写数字识别——训练篇
上期我们分享了CNN的基本结构，本期我们就拿MNIST数据集来训练一下手写数字的数据库，以便我们下期能够使用训练好的模型，来进行手写数字的识别。
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人工智能TensorFlow（十五）CNN 结构（代码实现）
本期我们结合MNIST数据集，来用代码来实现CNN。（手写数字识别是TensorFlow人工智能最基础的案例，这个跟学习编程语言的hello Word一样）
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人工智能TensorFlow（十四）MINIST手写数字识别
MINIST的数据分为2个部分：55000份训练数据（mnist.train）和10000份测试数据（mnist.test）。这个划分有重要的象征意义，他展示了在机器学习中如何使用数据。在训练的过程中，我们必须单独保留一份没有用于机器训练的数据作为验证的数据，这才能确保训练的结果的可行性。
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