基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计，其中CNN自己编程实现，包括卷积层，池化层以及激活层等，不使用matlab工具箱。matlab2021a或者高版进行测试。由于MINST数据库数据库较大，运行较慢，请耐心等待。

利用单层CNN网络提取手写体数字图像的特征，并采用双层全连接网络完成手写体数字的多分类任务。实验数据集选取无偏性较好的MNIST数据。

搭建一个简单的神经网络模型，训练mnist数据集，实现数字手写体识别

1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括： （1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字''' pic = Image.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.png') path = open(

最近学习了一下BP神经网络，为了更加深入理解自己动手利用matlab实现了神经网络，本资源附带MNIST数据集

训练数据为28×28。经过9×9×20的滤波器矩阵滤波过后，提取出20×20×20的FeatureMap矩阵。将得到的特征矩阵经过ReLU激活函数后，求得Y1，Y1经过2×2的平均池化后，降低图像维度，得到Y2。分类子网络中采用“交叉熵+Softmax”和小批量算法的方法对数据进行训练，Y1经过Reshape函数转化为列向量，得到y2。y2再输入进分类子网络中。分类子网络采用BP策略，将误差向后传播，并更新网络中的权重值。

基于MATLAB的MINIST数据库数据手写体识别，matlab2021a仿真测试。

深度学习入门，minist手写体识别。包含test,train代码，已经包含了预训练weight，也可以直接使用

TensorFlow的MNIST分类 这是一个学习的例子！ 要求 Python> = 3.4 TensorFlow> = 1.0 节点> = 6.9 怎么跑 $ python main.py

本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) trX, trY, teX, teY = mnist.tr