PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

MNIST数字识别，C语言实现贝叶斯分类器，识别率较低

keras实现的mnist手写数字识别，模型已经训练好，也可以重新进行训练，带了自己手写的28x28的测试图片，有需要的可以下载

用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，及对conv2d及max_pool的详细说明

主要介绍了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集,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

Handwriting recognition based on cnn

将mnist的数据集还原成图片形式，可以直观查看。 在使用TensorFlow或者keras中使用mnist时，并不能直观体验数据图片，这里做了一个图形还原

mnist.npz我们将使用MNIST数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。这个数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国

从mnist手写数字中抽取的部分样本，其中有20000个训练样本，1000个验证样本，1000个测试样本

主要介绍了Python使用gluon/mxnet模块实现的mnist手写数字识别功能,结合完整实例形式分析了Python调用gluon/mxnet模块识别手写字的具体实现技巧,需要的朋友可以参考下

mnist_uint8.mat用于MATLAB实现CNN网络的手写识别，可以直接读取