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研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为手写数字识别的神经网络训练的基准测试数据库。原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及每个样本对应的标签向量。现将其中的图片从原文件中读取出来，按照原文件的顺序存储为Matlab的mat数据变量格式，可使用Matlab直接读取，以便各位同学进行科研与实验之用。 压缩包里包含四个Matlab数据变量文件 train_imgSet.mat：训练集图像样本集 train_lable.mat：训练集图像标签 test_imgSet.mat：测试集图像样本集 test_lable.mat:测试集图像标签 图像变量的结构为三维矩阵，前两维为20x20像素的图像矩阵，数据类型为double。第三维为图像序号。 标签变量的结构为一维向量，对应于图像变量中每条样本的第三维图像序号，存储的内容为0~9的实数，表示对应图像矩阵所代表的数字。 原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为网络训练的基准测试数据库。原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。 原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/