基于概率神经网络的手写体数字识别

qq_80554517 31 0 RAR 2019-05-14 18:05:19

基于概率神经网络的手写体数字识别，简单实用的例程，适合Bp神经网络的学习者使用

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手写数字的识别。基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统

所有程序,都是本人辛苦从网上收集的可用全面的资源,因为本人毕业设计就是关于数字识别的,所以我花费了巨大精力寻找资源。为了不让初学者浪费巨大精力在资源上,我特意把所有可以用的代码放在里面供你们参考学习。

文章中阐述了用贝叶斯决策理论和神经网络的方法实现手写体数字识别的算法。

手写数字识别的Tensorflow完整代码,### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集,并打印一些基本信息: ``` python download.py `

使用74行python代码实现简单的手写数字识别神经网络。输出值为10000个测试样本中识别正确的图像数量。

于BP神经网络的手写数字识别系统研究代码

包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟悉+线性神经网络”这些系列!每句话备注!

针对手写汉字的多样性和复杂性,及识别困难的问题,提出了基于概率神经网络的手写汉字识别方法.概率神经网络学习过程简单,学习速度快,分类准确,吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点,与传统的前

基于Matlab软件实现手写数字的识别,首先进行图片预处理,得到一维矩阵作为样本输入,设定目标矩阵,运用Matlab神经网络进行识别。

源代码基于神经网络的数字识别,正确率99%。全部在里面

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