该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。
2021-04-06 10:38:26
69.36MB
1
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
2021-03-31 20:37:48
278KB
1
基于C++,OpenCV3以及SVM的MNIST手写数字识别，亲测可运行，关于详细内容可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/114572209
2021-03-08 18:06:08
3KB
1
需要下载MNIST数据集，将路径修改为本地MNIST数据集的地址。需要OpenCV与Tensorflow环境
2019-12-21 21:44:41
5KB
1
使用libsvm 实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14.
包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据
2019-12-21 21:42:48
36.37MB
1