用BP神经网络实现minist手写数字识别

是matlab源码，利用bp网络实现0～9数字识别系统，友好的系统界面，包括训练样本和含噪声的数字图片

实验目的及要求 目的:不使用框架, 用python实现神经网络, 学习算法最好的方法就是实现它, 掌握反向传播算法的推导及代码实现,掌握Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-nor

网络结构 项目下载地址 不使用框架实现全连接神经网络实现手写数字识别(layer封装好, 可以很好的扩展,修改) 第一个卷积层输入:2828、一通道、滤波器55个数为 6个、步长为1、不补零。 第一个

CNN卷积神经网络实现手写数字识别，Matlab+minist数据集都有，在matlab上可直接运行，新手友好，亲测可用。

基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非

用matlab神经网络实现数字0-9的识别，包含噪声和斜体的识别，一共用了三种分块方式

利用Hopfield神经网络实现对数字012346.9的识别这里掺杂了一部分opencv2的代码

matlab实现的数字识别。最重要文件：build构造学习用数据矩阵；getfeature函数提取数字特征；training使用网络进行学习；recognize实现新数字的识别。内涵大量测试用数据。

基于MATLAB（2016）的数字识别系统，使用BP神经网络进行训练识别，包含详细注释，函数少，便于初学者学习，附有程序运行所需图片。

Number Recognition With Nero Net