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。
2021-04-06 10:38:26
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使用Python+TensorFlow，全连接的神经网络，基于MNIST数据集。数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以自己再训练。app.py文件可以测试自己的图片。
也可以到github下载 https://github.com/BuXianShan/Handwritten-Numeral-Recognition
2019-12-21 20:57:51
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tensorflow手写数字识别python源码官网案例，带详细注释，适合刚初学tensorflow的mnist数据集训练识别，
相关链接：
手写数字识别 ----在已经训练好的数据上根据28*28的图片获取识别概率（基于Tensorflow,Python）
https://www.cnblogs.com/motao9527/p/10190987.html
2019-12-21 20:44:39
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