tensorflow识别自己手写数字

下载后解压到指定文件夹即可，里面的4个压缩文件无需解压。

使用tensorflow建立全连接神经网络实现手写数字识别windows下安装任意版本的python和tensorflow均可运行内含详细的代码环境修改说明包括mnist数据集

tensorflow官网给出的代码，适用于tensorflow的1.8版本，最新版

该资源以jupyternotebook为编辑器，使用tensorflow为框架，实现了对Mnist手写数据集的识别。压缩包中包括在jupyternotebook中可以打开和运行的源代码MNIST.ip

基于MATLAB（2016）的手写数字识别系统，对手写数字进行特征提取等预处理，使用BP神经网络对特征进行训练，得到模型后分别对手写数字图片和视频进行识别，附有详细的手打注释

用神经网络实现的数字识别，包括手写输入部分，非常实用

在网页端手写数字,然后提交服务器端识别,服务器端使用python,分别有paddle和TensorFlow两个模型识别

写在前面 其实我之前写过一个简单的识别手写数字的程序,但是因为逻辑比较简单,而且要求比较严苛,是在50×50大小像素的白底图上手写黑色数字,并且给的训练材料也不够多,导致准确率只能五五开。所以这一次准

本科毕设论文,CNN实现的手写数字集,改自Matlab的深度学习工具箱,有较详细的中文注释!代码等见论文

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