手写数字识别数据集MNIST，学习深度学习

（1）认识MNIST数据集的数据格式，对MNIST数据集进行划分作为多层感知机的训练和测试数据； （2）利用python语言从零开始搭建多层感知机网络； （3） 通过调整参数提高多层感知机网络的准确度，并对实验结果进行评估； （4）程序的语句要求有注释，以增强程序可读性。

keras实现的mnist手写数字识别，模型已经训练好，也可以重新进行训练，带了自己手写的28x28的测试图片，有需要的可以下载

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行。 导入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import torchvision from torch.autograd

Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统-附件资源

lintcode手写数字识别.zip

基于BP神经网络和sklearn的digit数据集编写的手写数字识别demo。带有GUI手写画板，同时还可以根据需要保存手写数字的数据。

针对多数机构面临的大规模报表数据录人问题，提出了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。对输人图像进行图像预处理、 图像分割和特征提取，随后将提取的特征信息输人到已经训练好的BP神经网络进行分类识别。

使用TensorFlow实现简单的手写数字0-9识别，下载后解压配置环境运行。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” [3] 。