BP手写数字识别定版.zip

基于PCA主元分析法实现的手写数字识别功能，附有Matlab代码及解释。

手写数字识别系统：基于神经网络技术开发。采样，识别。学习。识别率相当高。

能够直接使用，使用vc++进行编程的手写数字识别系统，需要使用vc++打开才能使用

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Python编程语言中的MNIST.ipynb文件，以及如何利用该文件实现手写数字识别，涵盖了MNIST数据集的读取、模型的训练和评估等方面。同时介绍了一些数字识别的相关概念和技术。读者可以通过本文学

安卓工作室（Android Studio）平台开发的手写数字识别小程序，可识别手写数字并输出结果。

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使用TensorFlow实现简单的手写数字0-9识别，下载后解压配置环境运行。

pytorch+AlexNet实现的手写数字识别

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