利用numpy完成全连接层的前向传播和反向传播的梯度下降，可以进行多分类识别。案例运用bp神经网络对手写数字mnist数据集进行分类，训练集精度达到99%，验证集精度达到96%以上。一个输入层一个隐藏层一个输出层，激活函数sigmoid，最后一个softmax，loss function为交叉熵损失函数。

主要为大家详细介绍了python实现基于SVM手写数字识别功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

代码可以参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_43687366/article/details/88139441#comments_13625330 手写数字识别 手写数字识别 手写数字识别

通过用户进行手写数字输入，输出数字的结果。使用TensorFlow2.0深度学习框架和tkinter界面，使用mnist和digits数据集联合训练，识别准确率非常高！（包含训练源码和训练好的权重）

通过用户进行手写数字输入，输出数字的结果，在V1的基础上进行了升级，现在可以选择mnist和digits数据集的图片进行识别。使用TensorFlow2.0深度学习框架和tkinter界面，使用mnist和digits数据集联合训练，识别准确率非常高！（包含训练源码和训练好的权重）

基于概率统计贝叶斯方法的手写数字分类器设计论文，附源代码，通过贝叶斯决策分类，能够实现0-9手写数字识别的功能。

用于识别自己手写的图片识别 附带手写图片示例 和已经训练好的h5模型 数据集为mnist 附带 TensorFlow-gpu 运行环境 安装教程

手写数字识别是机器学习的经典任务之一，本文设计了一种简单的卷积神经网络(CNN)来完成手写数字识别任务，并采用pytorch框架搭建，其准确率在测试集高达99%，取得了不错的效果。

深度学基本的手写数字识别，应用到自己的图片上。 首先我们要将自己的图片做成数据集的格式。也就是每个数字是28x28的像素点，并转成灰度，这些可以用cv库来实现也可以用其他的来实现，最主要是要使图片与数据集里的图片一样。首先了解一个概念，黑色背景的像素是0，白色（其实是灰度图是1-255的）是非0， # 那么从行开始，我们计算将每一行的像素值加起来，如果都是黑色的那么和为0（当然可能有噪点，我们可以设置个阈值将噪点过滤）， # 有字体的行就非0，依次类推，我们再根据这个图来筛选边界就可以得出行边界值 # 有了上面的概念，我们就可以通过行列扫描，根据0 ， 非0，非0 … 非0，0这样的规律来确定行列所在的点来找出数字的边框了 # 根据长向量找出顶点

该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。