Pytorch实现卷积神经网络mnist数据集手写识别

本代码在keras开源代码框架下，基于深度卷积神经网络，实现猫的图片识别。

卷积神经网络人脸识别python代码，附带讲解的ppt，txt中有资源链接。

BP神经网络实现手写数字识别，使用matlab实现。内有测试数据及实验结果，非常适合入门者使用。绝对超值、值5分。0.99MB的文件下载该文档，你不会吃亏。

本人的《十九个小项目》中18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别,所需要训练和验证的数据集。非常适合初学者

手写数据集Mnist,55000训练集，10000测试集，28x28,类别0-9

mnist手写数据集下载 入门小白必备数据集

– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷

(10分) MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例,动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型,并尝试采用不同超参数,让模型的准确率达到97.5%。 提交要求: 1、你认为最优

利用神经网络进行手写字体的识别，c++的多层网络，利用bp算法进行优化

手写数字识别，使用神经网络实现，包含实现的源代码和数据集。