手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，它通常作为入门级的深度学习项目，帮助学习者理解卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用。在该项目中，使用了Python编程语言和PyTorch深度学习框架来实现一个能够识别手写数字的模型。 PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一个开源机器学习库，它广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等研究领域。PyTorch为研究者和工程师提供了灵活性和速度，同时也简化了模型的构建和训练过程。PyTorch的动态计算图允许更加直观地进行调试和修改模型结构，这使得它在学术界和工业界都获得了广泛的认可。 深度学习是一种机器学习方法，它通过构建深层的神经网络模型来从大量数据中学习特征。深度学习特别擅长处理图像、声音和文本数据，它能够在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中取得突破性的成果。在手写数字识别任务中，深度学习模型能够自动学习到手写数字的特征，如笔画的形状、方向和连接性等，并基于这些特征进行准确的识别。 MINIST数据集是一个广泛使用的手写数字图像集合，它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本是一个28×28像素的灰度图像，表示了0到9之间的单个手写数字。这个数据集对于评估手写数字识别算法是非常有用的基准测试。 在实现手写数字识别的过程中，首先需要准备和预处理MINIST数据集，将原始图像数据归一化到[0,1]区间，并将其转换为PyTorch张量格式。然后，需要构建一个深度神经网络模型，通常是一个卷积神经网络（CNN），该网络可能包含多个卷积层、池化层和全连接层。模型的设计要能够提取图像中的空间层次特征，比如边缘、纹理和更复杂的模式。在定义好网络结构后，就需要利用训练数据对模型进行训练。在训练过程中，通过前向传播和反向传播算法优化网络的权重参数，以最小化预测误差。 训练完成后，需要使用测试集评估模型的性能。在评估时，我们通常关注模型的准确率，即正确识别手写数字的样本占测试集样本总数的比例。为了防止过拟合和提高模型的泛化能力，可能还需要使用交叉验证、数据增强和正则化等技术。 除了准确率之外，模型的效率和可解释性也是评估的重要方面。一个高效的模型能够在较少的计算资源下快速作出准确的预测，而模型的可解释性则涉及对模型预测结果的理解能力，以及模型内部工作机制的透明度。对于深度学习模型，可解释性是当前研究的一个热门话题，因为这些模型往往被看作是“黑箱”，难以解释其内部的决策过程。 手写数字识别是一个包含了数据预处理、模型设计、训练和评估等步骤的复杂任务。通过解决这一问题，不仅可以学习到深度学习和PyTorch的实践技能，还能够理解深度学习在图像识别领域的强大能力和潜在的挑战。随着技术的不断进步，未来会有更多高级的算法和技术被应用于手写数字识别以及更广泛的应用场景中。

可以从此页面获得的MNIST手写数字数据库的训练集为60,000个示例，而测试集为10,000个示例。它是NIST可提供的更大集合的子集。这些数字已进行尺寸规格化，并在固定尺寸的图像中居中。 对于那些想在实际数据上尝试学习技术和模式识别方法而又不花太多精力进行预处理和格式化的人们来说，这是一个很好的数据库。 该站点上有四个文件： train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节） train-labels-idx1-ubyte.gz：训练集标签（ 28881 字节）t10k-images-idx3-ubyte.gz：测试集图像（1648877字节） ）

VAE模型以及利用MINIST训练生成数字（效果较好）

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

minist-original.mat文件 机器学习数据分析数据集 mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home='scikit_learn_data')

基于python语言书写用到的函数库有tensorflow，numpy，pandas，matplotlib. 此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集，涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集，经实验效果良好，准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别，测试图片为自己绘制。 经实验，效果良好

内含有minist数据集，同时拥有基于python编程的mobienet网络，涵盖数据的预处理（初始化，白化，中心化以及其他预处理），模型构建，模型测试，涵盖了整个轻量化网络mobienet的所有部分，提供大家学习。

对fashion-minist数据集进行服装分类识别（10种），python3.7 用keras架构 实现1层，3层，4层卷积网络，有准确度和损失图，衣服的可视化验证，还增加了一个tkinter窗口 从本地选择图片，放入模型中识别，最后给图片贴上标签

fashion-mnist数据集，解压放到C:\Users\Administrator\.keras\datasets，tf.keras避免从下载失败

minist可视化数据集是指以图片的方式存储minist手写数字的训练集和测试集。训练集与测试集下每个文件夹下将同一类型的数字存储于同一文件夹当中。其中，训练集共有60000张图片，测试集共有10000张图片。