前言深度学习中有很多玩具数据，数据的处理我们使用pytorch自带的包进行数据的预处理这里就直接将图片标准化到了-1到1的范围，标准化的原因就是因为如果某个数在数据中很大很大，就导致其权重较大，从而影响到其他数据，而本身我们的数据都是平等的，所以标准化后将数据分布到-1到1的范围，使得所有数据都不会有太大的权重导致网络出现巨大的波动观察一下数据构建网络下面是卷积的动态演示输出的size计算公式
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本代码为C＃实现手写识别代码，里面内容可参考，支持vs2013版本
主要为大家详细介绍了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
使用74行python代码实现简单的手写数字识别神经网络。输出值为10000个测试样本中识别正确的图像数量。
基于KNN实现的手写体数字识别C++代码，输出结果有混淆矩阵、召回率、训练准确率、预测数据输出等。
KNN实现手写数字的识别，包含图片数据，已经实现图片数据与文本数据的转换
基于matlab的神经网络算法的手写数字识别系统
先打开gui，和别人相比，我做了图形用户界面很容易看到的
对手写数字的识别有许多种方法，比如基于概率统计的识别方法[2]、模版最短距离匹配[2]、基于几何矩[8]、Zernike矩[8]对图像的描述和神经网络识别法[5]等等。在本文我使用了基于贝叶斯公式[6
主要介绍了Python使用gluon/mxnet模块实现的mnist手写数字识别功能,结合完整实例形式分析了Python调用gluon/mxnet模块识别手写字的具体实现技巧,需要的朋友可以参考下
程序使用pytorch库，利用生成对抗网络（GAN）算法和MNIST数据集生成手写字体，pytorch+python3.6
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