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
2021-05-19 16:34:44
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3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果）
另有两组数据：处理后Mnist数据集
处理正确率接近97%
适合初学者学习
2021-05-18 21:24:41
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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.
2021-05-17 18:08:34
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西电网信院人工智能课程实验报告，利用遗传算法解决 TSP 问题及可视化程序，基于神经网络的 MNIST 手写数字识别，python实现
2021-05-15 11:56:39
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