利用BP神经网络实现手写体数字识别

主要为大家详细介绍了pytorch实现MNIST手写体识别,使用全连接神经网络,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

数字识别项目（BP神经网络）

上次上传版本缺少部分函数，这是更新的完整版，下载了错误版本的朋友可以留言邮箱给予补发

基于opencv手写体数字识别程序，基于SVM和HOG的，最后采用MFC设计界面。

mnist手写体数据集，已经亲自验证，可以直接应用到算法中。

1、共有10数据集，下载之后保存在磁盘中（最好放在你代码执行目录下，方便后期使用。）如新建一个文件夹D:*****\MNIST_data存放数据。train-images-idx3-ubyte.gz:

使用Python+TensorFlow，全连接的神经网络，基于MNIST数据集。数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以自

这是一个用BP神经网络写的手写体数字的识别

神经网络大作业，使用PCA和改进的神经网络对UCI机器学习数据库的手写数字进行识别，训练样本3823，测试样本1797

该案例主要是实现手写数字识别，也就是给出手写数字的图片，识别出所写数字是多少。该文件中包含了数据以及处理数据的代码，适合初学者学习。代码中包含读入数据，数据格式化，分为训练集和测试集，预测结果等代码。