3层神经网络实现手写数字识别(代码+数据 jupyter直接运行看结果)

该项目在开发过程中没有用到F6层，主要包括2个卷积层、2个池化层、1个全连接层，外加输入及输出，共7层网络。实际训练时采用最大值池化、双曲正切激活函数，经过8轮迭代训练，手写数字识别准确率即达到99%

自己编写的基于BP神经网络的识别代码，可直接运行，里面包含识别样本，比较容易读懂

神经网络搭建 -【可以直接运行】 python代码 可以自行设置神经网络层数 可以自行设置每层的神经元个数 超参数是参考

神经网络实现手写数字识别，带数字图片,用MATLAB实现

基于卷积神经网络的人脸识别.完整代码可直接运行我们整个人脸识别系统总共分为5个部分图像采集人脸检测数据整理卷积神经网络的构建和训练人脸实时识别.3.1图像采集在卷积神经网络训练之前首先得有数据.我们通

主要为大家详细介绍了python神经网络编程实现手写数字识别,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

手写识别 识别手写数字的神经网络

MNIST数据集自行baidu下载,解压后放到项目文件里 git详细代码仓库:https://github.com/justDoForever/deep_learning/digital_recogn

实现单个神经网络实现 1本人所使用的开发环境为ubantu18.0464位系统，主要使用的软件如下： Python3.6 anaconda31.9.7 spyder3.34 tensorflow1.1

BP神经网络实现手写数字识别，使用matlab实现。内有测试数据及实验结果，非常适合入门者使用。绝对超值、值5分。0.99MB的文件下载该文档，你不会吃亏。