手写数字识别

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matlab代码，神经网络识别手写数字，输入手写体前，添加个人的手写样本，有利于提高学习正确率

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本课题主要的研究的工作基于TensorFlow深度学习框架，，并完成一个完整手写体数字识别系统。本课题中对卷积神经网络模型结构，手写MINIST的60000个样本进行学习，对10000个样本的测试对比

用于识别自己手写的图片识别 附带手写图片示例 和已经训练好的h5模型 数据集为mnist 附带 TensorFlow-gpu 运行环境 安装教程

手写数字识别数据集，压缩包内包含四个压缩文件：t10k-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-uby

手写数字识别任务实现步骤本篇介绍如何利用 TensorFlow 实现手写数字识别，步骤如下：1. 数据集准备选取合适的手写数字数据集，例如 MNIST 数据集。此类数据集包含手写数字图像及对应标

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python softmax实现手写数字识别， deep learning 使用python TensorFlow实现

使用TensorFlow识别单个手写数字实例,本文章可以配合本人博客一起研究TensorFlow深度学习模型