损失函数为QuatraticCost的手写数字识别神经网络代码与实现

用matlab编写的神经网络数字识别程序。希望对大家有帮助。

用java写的神经网络数字识别程序,识别率高达百分之八十。

基于Matlab软件实现手写数字的识别，首先进行图片预处理，得到一维矩阵作为样本输入，设定目标矩阵，运用Matlab神经网络进行识别。

神经网络用于识别数字的代码，可以帮助用于文本识别代码的研究。

function Hopfield() tic clc; %定义个目标向量 数字5的点阵表示： t5=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 1;-1 -1 1

matlab实现神经网络的数字识别，有训练和识别，和图形界面

function bpgdtrain global bpnet; clc; load templet pattern; c=0; p=[]; for i=1:10 for j=1:20 c=c+1;

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基于 Linux c++ mpich， 用 mpich实现了入门级别的机器学习-手写体数字识别