基于神经网络的图像识别

针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题，提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网(PCL)进行底层的平移不变特征学习，以层次化

本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究,使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试,从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练,另外1000张作

Python神经网络识别手写数字代码截图，TensorFlow用MINST数据集学习。

使用人工神经网络的海藻细胞识别，使用matlab编写的

基于深度神经网络的证件图像文本识别方法,仅用于学术交流,勿用作商业用途!仅用于学术交流,勿用作商业用途!仅用于学术交流,勿用作商业用途!

用卷积神经网络识别手写数字图像,使用部分MINST数据集,MATLAB编程,包含一个卷积层,一个池化层,一个全连接层,一个隐藏层。

基于神经网络的文字识别，有详细的程序代码

包含代码，可以运行，识别率很高，大家可以下出来看看，相信您会受益匪浅。

基于神经网络算法的数字识别应用，代码详尽，值得拥有

讲述了什么是神经网络，已经bp神经网络如何在车牌识别中应用，通过本篇文章，可以实现简单的神经网络，当然浮渣的神经网络需要继续学习。