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该程序用于日本古文字的识别分类。可以直接在matlab中运行。

预先配置的网络有几个例子来运行MNIST、CIFAR10、1d cnn和3dMNIST, MNIST演示在几分钟内达到99.2%,并且CIFAR10演示达到80%左右。该代码在matlab中运行

AccessDatabaseEngine2007与2010版,我是安装其他软件是必须要Access 2007的驱动。

Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类

这个例子展示了如何使用预先训练的卷积神经网络(CNN)作为一个特征提取器来训练图像分类器。

手写数字识别库，世界上最权威的，美国邮政系统开发的，可以作为标准的数据集合使用测试分类器