基于BP神经网络的手写数字识别

word文档,介绍基于BP神经网络的字符识别.包括代码

C++编写的基于MFC框架的交通标志识别,用BP神经网络做特征训练,数字分割做数字识别。

经典的字符识别方法，研究透彻以后，可以进一步加以改进。

Python神经网络编程这本书配套代码。自动动手写Python神经网络。压缩包包含了代码和mnist数据集合，以及用于测试的图片。

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

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

用卷积神经网络识别手写数字图像,使用部分MINST数据集,MATLAB编程,包含一个卷积层,一个池化层,一个全连接层,一个隐藏层。

这种用于识别手写数字的基于CNN的模型在训练12个时期之后获得99.2%的验证准确度。 它在Kaggle的MNIST数据集上训练

利用神经网络进行图像分类神经网络在图像分类领域应用广泛，其中MNIST手写数字识别数据集是一个经典案例。本教程将指导您使用MATLAB，一步步实现基于神经网络的MNIST手写数字识别。数据集介绍

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