卷积神经网络实现minist手写体识别

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

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

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。