SDAE网络参数对手写识别性能的影响

Python神经网络编程这本书配套代码。自动动手写Python神经网络。压缩包包含了代码和mnist数据集合，以及用于测试的图片。

完整的神经网络用语手写数字识别的方法，可用于毕设与论文

手写汉字识别，网上找到的使用了BP神经网络

卷积神经网络（CNN）擅长处理图像数据，具有卷积层、池化层和全连接层。CNN可用于手写字体识别，如识别MNIST数据集中的数字。

利用神经网络进行图像分类神经网络在图像分类领域应用广泛，其中MNIST手写数字识别数据集是一个经典案例。本教程将指导您使用MATLAB，一步步实现基于神经网络的MNIST手写数字识别。数据集介绍

包括训练集和测试集，首先将图片转换成16x16的矩阵，三层bp

这种用于识别手写数字的基于CNN的模型在训练12个时期之后获得99.2%的验证准确度。 它在Kaggle的MNIST数据集上训练

MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。

这是用MATLAB语言编写的手写体识别程序,基于BP神经网络的手写体数字识别,代码简洁,界面图形化

基于神经网络的手写数字识别的matlab实现