神经网络实现的对0～9数字的识别

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。

神经网络有关的包括一本书和几个数字识别程序以及 水印程序,课本详细介绍了神经网络有关知识,电子工业出版社matlab6.5神经网络设计,几个数字识别程序以及 水印程序很适合初学者。特别提醒:别忘记了评

深度学习、机器学习领域的优质资源集合，涵盖神经网络算法实现、案例演示。

MNIST数据集自行baidu下载,解压后放到项目文件里 git详细代码仓库:https://github.com/justDoForever/deep_learning/digital_recogn

激活函数: tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层: tf.nn.conv2d(input, filter,

利用MATLAB实现的手写数字识别

BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。绝对的能运行！！如果是觉得我手写的数字图片难看！可以自己画图片来识别！注意使用Matlab实现的！！

Hmm's implementation of 0-9 digit training and recognition

在社会生活各领域中,存在着含有大量数字信息的文件,实现计算机对数字的自动识别已经成为当今社会的一种 需求。基于此,文中提出了一种神经网络的方法来实现数字识别。经实验结果表明,该系统取得了较好的识别精度

MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。