基于CNN的手写数字识别

手写数字的识别，采用联机字符识别技术，是一个提高效率的程序，以数字的笔顺为特征区别手写数字

卷积识别手写数字,对比 GPU 和 CPU的差别;

手写数字识别数据,数据以 0 1 的形式存储在 txt 文件中,大小为32*32。 可以用于机器学习中的分类算法的练习与神经网络的入门。

一、Sequential()创建模型及其中方法 Sequential()#类 keras.engine.sequential.Sequential()#所处包和模块中位置 from keras imp

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一

神经网络法是近年提出的新方法，它具有传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习能力埘。但鉴于神经网络本身结构的复杂性，致使神经网络的成功设计需要考虑每个关键环节的解决

手写数字识别的样本，为机器学习实战一书中实现算法所需的样本数据。

主要为大家详细介绍了tensorflow识别自己手写数字,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

用手写数字识别写机器学习第一个代码再合适不过了

本代码使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现