压缩包包含 1：EMNIST数据集压缩包 2：EMNIST转化为图片后的格式（PNG） 3：EMNIST数据集转化为图片代码 EMNIST数据集介绍：名字的由来为，Extended MNIST (EMNIST), 一个在手写字体分类任务中更有挑战的 Benchmark EMNIST 主要分为以下 5 类： 1：By_Class ： 共 814255 张，62 类，与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 2：By_Merge： 共 814255 张，47 类， 与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 3：Balanced : 共 131600 张，47 类， 每一类都包含了相同的数据，每一类训练集 2400 张，测试集 400 张 4：Digits ：共 28000 张，10 类，每一类包含相同数量数据，每一类训练集 24000 张，测试集 4000 张 5：Letters : 共 145600 张，26 类，每一类包含相同数据，每一类训练集5600 张，测试集 800 张

matlab BP神经网络人脸识别系统

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研究的是手写字符的识别系统，首先介绍了现阶段光学识别技术（ORC）的发展情况，并对其在发展过程中存在的各种难题进行了分析和总结。然后对神经网络的国内外研究现状和主要特点进行详细的分析说明，并对神经网络模型进行了简要的介绍。在建立字符识别系统过程中首先需要制作手写字符的图片作为字符识别系统的输入信息，运用MATLAB作为系统实验的处理工具，建立基本函数。对字符图片进行归一化处理获取字符图片的数字的特征值，运用BP神经网络对输入的各个手写字符的特征值采进行训练，通过训练后的神经网络系统后对各手写字符图片进行识别。在实验环节采用 MATLAB 的读取手写的字符图像信息，由于提取的图像信息没有经过归一化处理所以无法获取其字符图像的特征信息。通过采用自定义的归一化算法对读取的字符图像归一化的预处理提取数字特征。将提取的数字特征信息作为神经网络的输入，对神经网络进行训练获取神经网络的输出结果。

人工智能公益课程引航计划的打卡单词，背这些单词能帮助我们看英语论文、考研、学习

大神自写的神经网络算法。应用梯度下降和反向传播算法识别手写数字。

用FFNN、AlexNet、LeNet网络实现mnist手写数字识别

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基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断

该代码实现了用于教程目的的多层反向传播神经网络，并允许在输入、输出和隐藏层中训练和测试任意数量的神经元。 隐藏层的数量也可以变化。 共有三个文件，其中 MLBPN_Train.m 用于在所需输入模式上构建和训练多层网络，MLBPN_Test.m 用于测试训练后的神经网络。 您可以通过修改DefinePattern.m文件来提供自己的训练模式。 如果需要，学习率、总迭代次数和激活函数都可以更改。 该代码使您能够单独修改前向和反向传播阶段，以允许在复杂的训练数据上快速收敛。