基于PYNQ-Z2实现手写数字识别卷积神经网络硬件加速器.zip

该课题为基于Matlab的手写数字识别系统。在一张图像上面手写了很多手写数字。利用鼠标进行框定你所要识别的数字区域。裁剪灰度化处理，二值化处理。提取数字特征。利用神经网络的方法进行识别。带有人际交互界面，需要在人际交互界面的基础上进行相应拓展。

纯手写卷积神经网络，未使用任何神经网络框架，使用numpy纯手写卷积神经网络，研究此代码可充分搞懂卷积神经网络原理，本人也是通过此代码亲自走过来的。代码简单。 适用人群：适用于有意愿彻底搞懂卷积神经网络底层原理的同学，适合做该领域研究的学者，较易上手。 阅读建议：对于想学习python的同学，可通过此小项目一边研习python代码语法，一边学习卷积神经网络算法，可以很快入门python,并掌握基础的卷积神经网络算法。

本资源实现了KNN算法应用手写数字识别案例，利用KNN算法的简单原理解决如何识别数字。本资源利用数字图片的二值化值作为特征，进行特征提取。通过训练集的二值化特征与测试集的二值化特征的欧式距离，通过排序，选取前K个中标签出现次数最多的为预测值。 本资源自带150个数据集进行训练、测试！

BP神经网络以及在手写数字分类中python代码的详细注释-附件资源

通过最近邻域法（KNN）实现手写数字的识别，并且计算识别的准确率

手写数字识别案例数据集及demo源码

MNIST手写数字包以及下载地址，免费的，大家没事关注一下我啊，G众H： 风景邮递Yuan，可以一起交流编程，里面还有大学英语答案，U校园的，感谢关注，拿走不谢！！！有改变才有转机。初三的时候，那时候我想换一种生活方式，很坚定，回想以前的经历，都说吃喝玩乐，上课随便听听，甚至不听。为了彻底改变我习惯，我当时剃了寸头，便不再下课趴在走廊的窗户和别的班的好朋友闲聊，而是待教室里好好学习，也是怕老朋友笑话吧，剃了寸头之后也不愿意出去露脸了。最后我成功逆袭考上了高中~ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「风景邮递Yuan」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_50942093/article/details/124806596

基于python的手写数字识别（KNN算法）-附件资源

可以运行的MATLAB代码！BP神经网络手写数字识别，输入5000张图片读取，转化成数据（像素值），28*28*5000，即784*5000，输出二值化，P（784*5000），T（10*5000），输入层784个，输出层10个；数据集P+T（794*5000）。内含5000图片JPG（28*28）数据集 加 一篇理解论文！