卷积神经网络实现mnist手写识别

基于 BP 神经网络的手写数字识别

手写字符识别

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该案例主要是实现手写数字识别，也就是给出手写数字的图片，识别出所写数字是多少。该文件中包含了数据以及处理数据的代码，适合初学者学习。代码中包含读入数据，数据格式化，分为训练集和测试集，预测结果等代码。

票据手写数字识别方案 步骤一:建立票据模板 模板数据里面包括填写票据金额的位置 步骤二:确定票据方向(0度 或者 180度) 通过hough算法确定票据中间的虚线,从而确定票据的方向,这步已实现 步骤

NIST提供的是28 * 28的图片，因此输入层是754维的向量。隐层输出层为10维向量 公式定义： 输出层：01 ... 01 隐层：Y1 ... YN 输入层：X1 ... XM 输入层与隐层间的

我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像具有相似性,因此被广泛应用于图像识别中,本人是研究机械故障诊断方面的,一般利用旋

tensorflow python cpu window 自己输入样本训练神经网络,测试,实现猫和狗两类动物的分类!!可用于学习!!样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.

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