使用TensorFlow识别单个手写数字实例,本文章可以配合本人博客一起研究TensorFlow深度学习模型
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自己做课程设计时写的matlab程序,可运行,无error。有代码注释,易上手。相比网上的其它版本,我写的这个程序比较简单,适合新手,阅读门槛低,而且最重要的是可运行!大话不敢多说,绝对是网上最亲民的
基于BP网络的手写数字识别程序,可识别0至9,完整的课设,完整的代码。
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基于tensorflow的安卓手写数字识别源码及apk文件,使用前请阅读文件说明
手写数字识别是是神经网络学习最基础的一个实验,也是我入门深度学习的第一个实验,这个实验通过经典的minst数据集,对其中的训练数据和测试数据使用cnn网络进行学习和训练最终得到一个良好的准确率之后,把
基于手写体数字特征的识别系统,预先训练了19个模板,获取字体的特征与模板匹配(采用最短距离法),得出识别结果,准确率很高
使用libsvm 实现MNIST数据库手写数字识别,正确率98.14. 包含matlab程序,libsvm库,以及60000张训练数据10000张测试数据
神经网络实现手写数字识别,带数字图片,用MATLAB实现
