tensorflow识别手写数字模型以及源码

LeNet是由Yann Lecun提出的一种经典的卷积神经网络是现代卷积神经网络的起源之一.使用MNIST数据集Mixed National Institute of Standards and Te

pytorch+AlexNet实现的手写数字识别

pytorch识别手写数字成功

利用CNN来进行手写识别,通过卷积神经网络来识别数据集中的手写数字,可以很好的得到识别结果。实现平台为matlab,易于上手,很基础的代码来实现

这是用MATLAB实现的联机手写数字识别

在VS2013环境下开发的手写数字识别系统，用C#代码编写

本资源包涵了K-近邻算法识别手写数字系统（包括详细的代码注释），和原始训练测试数据。

基于KNN模型实现手写数字识别

使用Python基于TensorFlow卷积神经网络设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。本系统界面设计友好，功能完善。通过测试，本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到

python测试代码，读取我们之前训练好的pb和pbtxt文件，然后利用python去识别，里面就是测试代码。