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coursera斯坦福机器学习公开课作业4，已通过submission，供大家学习参考

MATLAB神经网络手写数字识别。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

神经网络手写数字识别，BP神经网络的方法，带GUI界面

【手写数字识别】基于BP神经网络手写数字识别matlab源码含GUI2.zip

【手写数字识别】基于BP神经网络手写数字识别matlab源码含GUI.zip

python写的手写数字识别，建了一个CNN的神经网络

本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究，使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试，从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练，另外1000张作为测试样本用于测试网络的识别效果。其中BP神经网络采用了逐像素特征提取法、数字骨架特征提取（包括粗网格特征提取、笔画密度提取、外轮廓特征提取、像素百分比特征提取四种方法）以及主成分分析法提取像素特征信息，将获得的特征信息作为网络输入进行训练。在Matlab环境下，编程分别对训练样本进行训练，测试样本进行测试识别，得到分类结果和正确率，然后对每种结果进行对比，可比较BP神经网络和卷积神经网络的优劣性

初学者简单学习神经网络理论后练习的内容

本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。