templet.mat手写数字样本

《python神经网络》手写数字训练集,训练集60000个,测试集10000个。文件格式为csv,可以用excel查看,是想要学习并实现简单神经网络的训练数据。

LeNet是由Yann Lecun提出的一种经典的卷积神经网络是现代卷积神经网络的起源之一.使用MNIST数据集Mixed National Institute of Standards and Te

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识别手写数字成功

利用CNN来进行手写识别,通过卷积神经网络来识别数据集中的手写数字,可以很好的得到识别结果。实现平台为matlab,易于上手,很基础的代码来实现

TensorFlow手写数字识别

TensorFlow识别手写数字,适合TensorFlow小白来学习。参考书籍为《TensorFlow实战》。

MNIST手写数字识别 我将在PyTorch中构建一个简单的神经网络,并训练它使用MNIST数据集来识别手写数字。 在MNIST数据集上训练分类器可以被视为图像识别的世界。 创建神经网络的步骤如下:

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。

pytorch+AlexNet实现的手写数字识别