C语言实现神经网络手写数字识别_LeNet5

6000张28x28 手写数字图片,lenet的网络实现,个人简单的改进的一个网络,包括训练的模型。

Pytorch实现MNIST手写数字识别(全连接神经网络及卷积神经网络)-附件资源

手写数字的识别。基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统

这是我的大作业当中用到的全部参考资料。包括很多其他项目。以及最后自己修改后使用的项目

应用caffe深度学习框架进行mnist手写字体识别,需要mnist数据集。这里提供了数据集包和解压之后的数据集供您使用!

基于概率神经网络的手写体数字识别，简单实用的例程，适合Bp神经网络的学习者使用

用权消去剪枝方法精简BP神经网络结构，提高网络泛化能力，对手写数字进行识别。

MATLAB based on BP neural network handwritten digit recognition code

该项目主要是,编写最基础的神经网络,学习神经网络的特征并进行手写数字识别,里面附带着对每一行代码的推导与数学原理

MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。