mnist手写数据集，学习深度学习，机器学习入门者必备的数据集，就跟学习编程语言的Hello，World一样。工具包包括数据集和已经实现的Python代码

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络，代码中提供了转化后的mat格式,matlab可以直接读取的MNIST标准数据库 2.内容：通过MATLAB编程实现基于CNN卷积神经网络的手写数字识别算法,数据库为MNIST标准数据库+matlab操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别课设，包括源代码和讲解ppt。代码讲解每行注释，上学期的课设汇报题目啦。

OPENCV KNN 手寫數字辨識 / 手写数字辨识 資料來源: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/77966888 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79243651 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79236458 opencv249_knn_digital_number01[從原圖產生KNN所需訓練圖檔]-彩色轉灰階cvtColor、圖片定位+切割copyTo、圖片存檔imwrite opencv249_knn_digital_number02[從訓練圖檔實現KNN手寫數字辨識]-把圖形資料從RGB變成32F的格式convertTo、把M*N的圖像變成一維數列reshape、KNN分類器CvKNearest

手写数字识别(对标大小符robomaster数据集)

MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中，训练样本 60000 ，测试样本 10000，数据为图片的像素点值，作者已经对数据集进行了压缩。

基于LeNet5的手写数字识别系统源码基于LeNet5的手写数字识别系统源码。使用说明 train.py 训练 test.py 测试 Mnist 手写数字数据集 readMnist.py 里配置 Mnist 路径（ fpath ） test.py 配置训练的模型 包含了 lenet5.pth 训练好的模型 下面是 lenet5.pth 的测试效果 基于LeNet5的手写数字识别系统源码基于LeNet5的手写数字识别系统源码。使用说明 train.py 训练 test.py 测试 Mnist 手写数字数据集 readMnist.py 里配置 Mnist 路径（ fpath ） test.py 配置训练的模型 包含了 lenet5.pth 训练好的模型 下面是 lenet5.pth 的测试效果

MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）

AIstudio手写数字识别项目的实验报告，报告中有代码链接。文档包括： 1.数据预处理 2.数据加载 3.网络结构尝试：简单的多层感知器、卷积神经网络LeNet-5、循环神经网络RNN、Vgg16 4.损失函数：平方损失函数、交叉熵函数 5.优化算法：adagrad、adadelta、Adam、decayedAdagrad、Adamax、Ftrl 6.实验结果截图：准确率、混淆矩阵 最后是实验总结。