手写数字识别MNIST数据集及卷积神经网络代码（含注释）

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；另外神经网络可以调节层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网

卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验

利用卷积神经网络CNN进行人脸识别的研究，提取人脸的不同特征用于训练。

本资源提供了神经网络、机器学习源码及案例，涵盖深度学习、经典人工智能算法等人脸识别的卷积神经网络算法。

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.

主要为大家详细介绍了python神经网络编程实现手写数字识别,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本次练习所用的数据集有5000个训练样本，每个样本对应于20x20大小的灰度图像。这些训练样本包括了9-0共十个数字的手写图像。这些样本中每个像素都用浮点数表示。加载得到的数据中，每幅图像都被展开为一

基于BP神经网络的手写数字识别，是基于Google推出的TensorFlow库并使用Python编写的手写数字识别系统，代码齐全！

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。

完整的神经网络用语手写数字识别的方法，可用于毕设与论文