主要介绍了详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-05-06 10:03:05
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手写数字识别图片资源，黑底白字，每个数字大于9000张图片，自己已经试用过，没有任何问题。用来入门神经网络等算法非常合适。
2021-05-05 20:02:08
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取数据的方法：
data = np.load("../data/mnist.npz")
x_train = data["x_train"]
2021-05-03 09:07:45
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C语言-三层BP网络（隐层一层）实现mnist手写数字识别。cpp文件可直接运行，mnist手写数字识别请自行下载，和cpp文件放到同一个路径文件夹下就可以了。成功率达93.49；高斯分布初始化参数。
训练参数的代码文件是BP-network.cpp；
测试的代码文件是BP_test.cpp；
先执行BP-network.cpp，训练完将会生成4个参数txt文件；
再执行BP_test.cpp利用得到的参数去预测测试样本，与测试样本的真实输出做对比，得到识别成功率。
2021-04-28 14:14:19
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包含了可直接运行的CNN的Lenet5模型实现手写数字识别Mnist以及介绍Lenet5模型的PPT
2021-04-27 09:21:59
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CNN卷积神经网络实现手写数字识别，Matlab+minist数据集都有，在matlab上可直接运行，新手友好，亲测可用。
2021-04-26 15:04:01
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手写数字的识别。基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统matlab
2021-04-23 10:47:23
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