自己手写0到9的数字库可用于训练、识别

手写代码识别,完整代码,可运行

基于PCA主元分析法实现的手写数字识别功能，附有Matlab代码及解释。

手写数字识别系统：基于神经网络技术开发。采样，识别。学习。识别率相当高。

能够直接使用，使用vc++进行编程的手写数字识别系统，需要使用vc++打开才能使用

MNIST├── CNN-MNIST.ipynb└── MNIST_data ├── t10k-images-idx3-ubyte.gz ├── t10k-labels-idx1-ubyte.gz

Python编程语言中的MNIST.ipynb文件，以及如何利用该文件实现手写数字识别，涵盖了MNIST数据集的读取、模型的训练和评估等方面。同时介绍了一些数字识别的相关概念和技术。读者可以通过本文学

LeNet是由Yann Lecun提出的一种经典的卷积神经网络是现代卷积神经网络的起源之一.使用MNIST数据集Mixed National Institute of Standards and Te

使用TensorFlow实现简单的手写数字0-9识别，下载后解压配置环境运行。

pytorch识别手写数字成功

利用CNN来进行手写识别,通过卷积神经网络来识别数据集中的手写数字,可以很好的得到识别结果。实现平台为matlab,易于上手,很基础的代码来实现