一份基于cnn的手写数字自识别的代码，供大家参考，具体内容如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加载数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# 以交互式方式启动session
# 如果不使用交互式session，则在启动session前必须
# 构建整个计算图，才能启动该计算图
sess = tf.Interactiv
2021-06-16 20:44:12
64KB
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基于Logistic Regression模型实现手写数字识别
2021-05-23 22:00:24
12KB
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3层神经网络实现手写数字识别（代码+数据 jupyter直接运行看结果）
另有两组数据：处理后Mnist数据集
处理正确率接近97%
适合初学者学习
2021-05-18 21:24:41
14.78MB
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基于BP神经网络和sklearn的digit数据集编写的手写数字识别demo。带有GUI手写画板，同时还可以根据需要保存手写数字的数据。
2021-05-07 17:22:33
15KB
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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
21.29MB
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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
11.45MB
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不使用框架, 用python实现神经网络,识别mnist中的手写数字,使用Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术
2021-04-22 22:51:18
15.55MB
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基于opencv-KNN最邻近算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行）
2021-04-19 20:41:49
32.48MB
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