matlab实现手写数字识别

该课题为基于MATLAB光流法OCR的手写数字识别系统。带一个GUI界面。可以识别单独字符,也可以识别连续的字符串。

基于神经网络的手写体数字识别，它是用matlab实现的，其中用3种不同的神经的网络方法实现了手写体数字的识别，非常利于初学者的学习和交流。

基于欧式距离的简单界面实现鼠标手写识别简单数字字母。

手写识别 识别手写数字的神经网络

python语言编写的卷积神经网络代码示例,可直接在tensorflow运行,不懂的可以留言交流。

卷积识别手写数字,对比 GPU 和 CPU的差别;

手写数字识别数据,数据以 0 1 的形式存储在 txt 文件中,大小为32*32。 可以用于机器学习中的分类算法的练习与神经网络的入门。

一、Sequential()创建模型及其中方法 Sequential()#类 keras.engine.sequential.Sequential()#所处包和模块中位置 from keras imp

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一

神经网络法是近年提出的新方法，它具有传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习能力埘。但鉴于神经网络本身结构的复杂性，致使神经网络的成功设计需要考虑每个关键环节的解决