数字识别之神经网络法

qq_88677 43 0 RAR 2019-06-04 04:06:44

通过VC描述语言编写的用于神经网络的数字识别系统。

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本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片,通过截取某个数字,进行预处理,经过bp网络训练,得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字,英文字符等

卷积神经网络CNN手写数字识别,有详细的代码注释和讲解,以及流程介绍,有利于初学者理解,能完整运行,且准确率当10各epochs时为0.985

数字识别的神经网络,配合前面的代码使用。欢迎大家下载

神经网络写的手写体数字识别系统的原码,可以看一下

BP神经网络实现手写数字输入识别python 代码可以在下面链接中下载: https://gitee.com/cloud_maple/python_machine_learning.git 训练集和测

基于BP神经网络的手写数字识别MATLAB源码,包括GUI界面

数字识别 (神经网络博客中用到的数据),X为大小(5000,400)的矩阵,每一行代表一个手写数字,y为其对应的数字。

神经网络是一门新兴交叉学科, 始于20世纪40年代,是人类智能研究的重要组成部分,已成为脑科学、神经科学、认知科学、心理学、计算机科学、数学和物理学等共同关注的焦点[1]。神经网络就是指模仿人脑神经网

bp人工神经网络学习课件--数字识别的ppt

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