卷积神经网络实现minist手写体识别

Angela_tiantian 64 0 RAR 2019-07-14 22:07:13

卷积神经网络实现minist手写体识别

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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

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。

vc++实现的神经网络手写识别运行良好识别率较高

包括训练集和测试集,首先将图片转换成16x16的矩阵,三层bp

基于tensorflow和pycharm实现基于卷积神经网络的手写字体识别系统,并上传制作好的课程文件,以供大家直接使用,代码亲测可用

这是我修改的别人的代码,别人的代码有点问题,我修改了一下,代码的正确率很高,可达90%以上,这是一个5层卷积神经网络的代码,误差传递和梯度更新代码里都有,可自学。

基于卷积神经网络的手写字体识别,可较为准确识别手写汉字、数字,英文字符具备手写板功能(Matlab 2018 开发,其余版本兼容性未知)

BP神经网络实现手写数字识别,使用matlab实现。内有测试数据及实验结果,非常适合入门者使用。绝对超值、值5分。0.99MB的文件下载该文档,你不会吃亏。

注意是基于matlab编写的。本代码简单好用,适合新手和有一定matlab基础的同学

本代码在keras开源代码框架下,基于深度卷积神经网络,实现猫的图片识别。

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