matlab+神经网络+mnist手写体识别

神经网络的诞生是人们想尝试设计出模仿大脑的算法（人脑是最好的学习机器）。假设：大脑做所有事情和不同的方法，不需要用上千个不同的程序去实现。相反，大脑处理的方法，只需要一个单一的学习算法就可以了。因为人体有同一块脑组织可以处理光、声或触觉信号，那么也许存在一种学习算法（而不是成千上万种算法），可以同时处理视觉、听觉和触觉。 神经网络模型建立在很多神经元之上，每一个神经元又是一个个学习模型。这些神经元（也叫激活单元，activation unit）采纳一些特征作为输出，并且根据本身的模型提供一个输出。

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matlab_手写体数字识别的程序，用了三种方法，贝叶斯，最近邻和BP神经网络

Tensorflow学习实战之mnist手写体识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解相当于图像里得resize one hot独热编码，一个为1，其余所有为0，适用于分类任务，是一种稀

实验环境 win10 + anaconda + jupyter notebook Pytorch1.1.0 Python3.7 gpu环境（可选） MNIST数据集介绍 MNIST 包括6万张28×28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。 导入包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision imp

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基于华为自研MindSpore深度学习框架构建网络模型，实现MNIST手写体识别实验。 包含可运行源码、运行结果演示视频，本地MindSpore详细配置教程（私信可远程配置） 本例子会使用MindSpore深度学习框架实现一个简单的图片分类实验，整体流程如下： 1、 处理需要的数据集，这里使用了MNIST数据集。 2、 定义一个网络，这里我们使用LeNet网络。 3、 定义损失函数和优化器。 4、 加载数据集并进行训练，训练完成后，查看结果及保存模型文件。 5、 加载保存的模型，进行推理。 6、 验证模型，加载测试数据集和训练后的模型，验证结果精度。

搭建一个简单的神经网络模型，训练mnist数据集，实现数字手写体识别