NN数字识别测试 问题描述 使用神经网络识别手写数字。 数据集 此处使用的数据集取自Andrew NG机器学习课程。 该数据集有5000个示例，并且还包含训练后的参数值。 使用的算法 sigmod 正向传播算法 结果 最终结果的总体准确度为95.5％，可以极大地检测出正确的值。

tensorflow入门教程之mnist识别手写数字 测试类+训练模型类+训练好的模型+自己手写识别的图片

tensorflow识别手写数字的训练好的模型以及tensorflow工作流程源码，使用者可以结合我博客中的TensorFlow学习之路系列博文对TensorFlow来做一个入门

这种用于识别手写数字的基于CNN的模型在训练12个时期之后获得99.2％的验证准确度。 它在Kaggle的MNIST数据集上训练

主要为大家详细介绍了python实现识别手写数字，python图像识别算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python写的手写数字识别，建了一个CNN的神经网络

写在前面 这一段的内容可以说是最难的一部分之一了，因为是识别图像，所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难，所以我尽量会讲得清楚一点。 而且因为在编写的过程中，把前面的一些逻辑也修改了一些，将其变得更完善了，所以一切以本篇的为准。当然，如果想要直接看代码，代码全部放在我的GitHub中，所以这篇文章主要负责讲解，如需代码请自行前往GitHub。 本次大纲 上一次写到了数据库的建立，我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走，该轮到识别图片的内容了。 首先我们需要从文件夹中提取出需要被识别的图片test.png，并且把它经过与训练图片相同的处理得到1×10000大小的向量

初学者简单学习神经网络理论后练习的内容

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，手写数字识别率高于90%

读取手写数字0~9的图像，按照模板匹配方式完成手写数字的识别。环境：opencv3.4.4 + vs2015