里面有测试集、训练集，只需在代码中更改文件读取路径，即可运行。

利用PyTorch搭建生成对抗网络生成手写数字图像，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121604572

基于RBF的手写数字图像识别，matlab程序，适用于算法研究，matlab程序学习 Based on RBF handwritten digital image recognition, matlab program, welcome to download and exchange

卷积神经网络CNN手写数字图像识别

利用自动编码器实现手写数字图像数据集的二维平面的展示 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=False)#独热编码设为False # xs, ys = mnist.train.next_batch(10) #这个函数是取出一些数据。是从训练集里一次提取10张图片。则xs中存储的是图像的数据，ys存储的是这些图像对应的类别 # print (ys) #此时打印的应该是类别 # mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # xs,ys = mnist.train.next_batch(10) # print (ys) #此时打印的应该是独热编码的形式

基于MATLAB（2016）的手写数字识别系统，对手写数字进行特征提取等预处理，使用BP神经网络对特征进行训练，得到模型后分别对手写数字图片和视频进行识别，附有详细的手打注释

手写数字0到9，每个数字包含大约1000张不同图片。推荐用于图像处理领域。

用自编码器实现数据的降维，再重构出手写数字图像

利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #（1）这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹，然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件），并放到目录MNIST_data下即可。 #（2）MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #（3）one_hot表示独热编码，其值被设为true。在分类问题的数据集标注时，如何不采用独热编码的方式， 类别通常就是一个符号而已，比如说是9。但如果采用独热编码的方式，则每个类表示为一个列表list，共计有10个数值，但只有一个为1，其余均为0。例如，“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入，可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数，而由于样本个数此时具体是多少还无法确定，所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的，即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0～255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据，其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征，读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签

Minst数据集，已经解压，可直接使用