利用卷积神经网络来识别手写的数字图像，其中包含模型训练代码，识别代码，训练好的模型，下载即可运行。软件环境：TensorFlow+python+opencv

CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是想试试cnet_tool运行。你会看到一个简单的GUI。它加载pretrained cnet的卷积神经网络。垫和识别数字的形象画在绘画领域或从MNIST下载数据库。

SVM 实现MNIST手写数字图像识别的数据集 来源于网络，大家可以自行下载

用卷积神经网络识别手写数字图像，使用部分MINST数据集，MATLAB编程，包含一个卷积层，一个池化层，一个全连接层，一个隐藏层。