在Anaconda Jupyter Noteboo下实现的基于长短期记忆网络（LSTM）的手写体数字识别（ipynb文件格式）
2021-10-14 16:17:03
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123 matlab手写体数字识别，基于svm的MATLAB数字识别
2021-09-28 14:00:09
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Pycharm+tensorflow+Softmax实现Mnist手写体数字识别-附件资源
2021-09-20 19:51:44
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基于卷积神经网络的手写体识别19.2 深度学习的概念及关键技术1、神经网络模型2、深度学习之卷积神经网络19.3 Python深度学习库——Keras1、Keras的安装2、Keras的网络层3、用Keras构建神经网络19.4 程序设计的思路19.5 源代码1、MNIST数据集2、手写体识别案例体现3、预测自己手写图像
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
19.2 深度学习的概念及关键技术
1、神经网络模型
·生物神经元
·轴突（输出）终端为其他神经元的树突（输入）
·人工神经网络
2、深度学习之卷积神经网络
·深度学习结构：含有多隐层的神经网络。
2021-09-19 11:40:37
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本系统是本人研一上学期在模式识别课程结束以后做的小项目，就是一个最普通的训练，还用了matlab的nntraintool。matlab版本为2016，据说是2018版本及以后的matlab都用不了了（手写板的eraser类不再支持什么的，我不太了解，2016完美运行）。系统的数据集来自minst手写数据集，不过进行了一些处理，只用到了50000个数据。系统的准确率还是可以的，在我的电脑上运行一次大概10分钟，准确率在96%以上，而且手写板上手写了的数字可以识别出来真的很好玩诶！本系统还有1.1版本，ver1.1可以实现多个数字的识别（即一识别就是一串）和语音播报。看原理的话，还是1.0容易一些。以后有时间会把1.1传上来，不要着急喔
2021-09-18 15:43:01
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今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch实现MNIST手写体识别代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-09-16 15:43:28
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