Pytorch实现的手写数字mnist识别功能完整示例

5000个mnist手写数字数字集,4500个训练集(Xtrain,ytrain),500个测试集(Xtest,ytest)。 每个样本X有400个特征,10种答案(1~10,10表示0)

卷积神经网络实现mnsit手写数字识别，附带数据集，基于tensorflow

主要为大家详细介绍了kaggle+mnist实现手写字体识别,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

MNIST数字识别，C语言实现贝叶斯分类器，识别率较低

Pytorch实现MNIST手写数字识别(全连接神经网络及卷积神经网络)-附件资源

基于opencv-SVM算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行测试）

基于opencv-KNN最邻近算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行）

MNIST├── CNN-MNIST.ipynb└── MNIST_data ├── t10k-images-idx3-ubyte.gz ├── t10k-labels-idx1-ubyte.gz

Python编程语言中的MNIST.ipynb文件，以及如何利用该文件实现手写数字识别，涵盖了MNIST数据集的读取、模型的训练和评估等方面。同时介绍了一些数字识别的相关概念和技术。读者可以通过本文学

这是用MATLAB实现的联机手写数字识别