深度学习识别手写数字原理 深度学习原理.pdf

主要为大家详细介绍了python使用KNN算法识别手写数字，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

写在前面 在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别—大纲中，我们已经讲过了我们想要写的全部思路，所以我们不再说全部的思路。 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下，和大纲写的过程一样，这一段代码分为以下几个部分： 读入图片； 将图片读取为灰度值矩阵； 图片背景去噪； 切割图片，得到手写数字的最小矩阵； 拉伸/压缩图片，得到标准大小为100×100大小矩阵； 将图片拉为1×10000大小向量，存入训练矩阵中。 所以下面将会对这几个函数进行详解。 代码分析 基础内容 首先我们现在最前面定义基础变量 import os from skimage import io i

matlab-mnist-two-layer-perceptron：在MatLab中实现的两层感知器，用于基于MNIST数据集识别手写数字

pytorch识别手写数字成功

NIST提供的是28 * 28的图片，因此输入层是754维的向量。隐层输出层为10维向量 公式定义： 输出层：01 ... 01 隐层：Y1 ... YN 输入层：X1 ... XM 输入层与隐层间的权值$ V_ {ij} $ 隐层与输出层之间的权值$ W_ {jk} $ 使用函数$ F（X）= \压裂{1} {1个+ E ^ { - X}} $ 准确值D1 ... DL 学习率ETA 隐层与输出层间误差$ \ delta ^ o_k =（d_k - O_k）O_k（1-O_k）$ 输入层与隐层间误差$ \ delta ^ y_j =（\ sum ^ {l} {k = 1} \ delta ^ o_kW {jk}）y_j（1-y_j）$ 误差反传时$ \ Delta W_ {jk} = \ eta（d_k-O_k）O_k（1-O_k）* y_j $ $ \ Delta V_ {ij} = \ eta（\ sum ^ {l} {k = 1} \ delta ^ o_kW {jk}）y_j（1-y_j）X_i $ 每次计算时先从输入层计算到输出层，然后算出三层间的两个误差，然后更新网络间的权值

MATLAB手写数字识别，带界面GUI，bp神经网络方法

只用numpy，从头实现3层神经网络，RELU激活函数，softmax Loss函数 在mnist上训练，识别手写数字，92%以上正确率（本人懒得跑太久，没有完全收敛）

Python自定义数字识别 您可以使用此python脚本在自己的数字上应用一个简单的OCR。 我已经使用OpenCV预处理图像并从图片中提取数字。 使用K最近邻居（或SVM）作为模型-我使用自己的手写数据集对其进行了训练。 我还了免费MNIST数据集，因此您可以尝试不同的数据集如何使用不同的笔迹进行实验。 分析 我尝试仅使用提取的像素作为数据来训练和预测数字，但是即使在流行的分类算法（例如SVM，KNN和Neural Netoworks）上，准确性也太低。 尝试一些自定义阈值后，确实提高了精度。 仅将像素值转换为黑白图像后，我可以达到的最佳精度接近55-60％。 在搜索并阅读了有关从OCR图像中提取特征的信息之后，我偶然发现了 （梯度直方图）。 基本上，它尝试通过捕获有关梯度的信息来捕获区域中结构的形状。 图像梯度只是图像中像素之间的强度变化。 它通过将图像划分为较小的（通常为8x8像