该APP基于GoogleNet卷积神经网络和MNIST数据集进行训练,通过python中的pyqt5可视化库构建一个可操作的识别界面。用户只需手写数字,点击识别按钮即可自动完成数字识别,但由于算法复杂,识别时间稍长,大约需要3至4秒。
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基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别,包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型,可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。
使用深度学习(卷积神经网络)的手写数字识别这个3层卷积网络的Matlab实现在MNIST公共数据集上进行了测试,其中包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。它通过30次训练迭代达到>
Pytorch实现前馈神经网络fnn和卷积神经网络cnn,基于mnist数据集进行训练测试,实现手写数字识别,可以自定义28*28图片进行测试。详细。
主要介绍了Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
今天小编就为大家分享一篇关于Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.
主要为大家详细介绍了python神经网络编程实现手写数字识别,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
本次练习所用的数据集有5000个训练样本,每个样本对应于20x20大小的灰度图像。这些训练样本包括了9-0共十个数字的手写图像。这些样本中每个像素都用浮点数表示。加载得到的数据中,每幅图像都被展开为一
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Visual C++实现的数字识别神经网络法算法,很不错的算法,希望对大家有用!
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