实战+原理--手写数字识别--CNN卷积神经网络--matlab
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
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!
基于多层神经网络下,使用Tensorflow对MNIST数据集建模并测试,准确率大于95%(本代码中包含了需要的训练库与测试库,不需下载)
单层神经网络手写识别,使用tensorflow完成,附带mnist数据集不需要额外下载,输出准确率
mnist数据集国内下载 Four files are available on this site: train-images-idx3-ubyte.gz: training set images
在开源硬件(虚谷号,基于linux)上进行手写体数字识别(Mnist),采用keros,基于jupyter做的一个简单实验。
基于卷积神经网络的Fashion-MNIST数据集分类,该数据集包含了10类服装类型的图像数据,我们采用卷积神经网络对这些图像进行分类,从而实现对服装类型的自动识别和分类。在训练过程中,我们采用了一系
这是基于cnn深度卷积神经网络算法的人脸识别程序代码,用的是Python
传统的手势识别系统由特征提取和分类器组成,需要人工设计特征,但很难达到足够满意的效果且耗费大量的时间。将卷积神经网络应用于手势识别,能直接把图像数据输入网络,且不用进行复杂的前期预处理。卷积神经网络拥
