MNIST+数据集和源代码+注释

采用tensorflow深度学习框架对手写数字识别的一整套代码

手写数字库很容易建立，但是总会很浪费时间。Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库，训练库有60,000张手写数字图像，测试库有10,000张。

有训练代码和测试代码和我已经训练好的模型，还有几张我的测试图片 详情见我的博客：https://blog.csdn.net/qq_38269418/article/details/78991649

基于PCA主元分析法实现的手写数字识别功能，附有Matlab代码及解释。

手写数字识别，所使用的是PCA主成分分析算法，内部有多个测试图片和PDF说明。

可以直接运行的代码，关于bp神经网络进行手写字数字识别的，内附0-9手写字体图片，每个数字500张图片。

全是图片，玩深度学习，机器学习的人点击，打call***************************************************************************************

mnist手写数字识别，代码可在正确环境下直接运行。 欢迎下载

OPENCV ANN(类神经网路) 手写数字辨识 (opencv249_ann_digital_number) 资料来源:https://blog.csdn.net/cherrywish/article/details/78761411 https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51385861 opencv249_ann_digital_number01-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc 目前训练结果-128,128*2,10 opencv249_ann_digital_number02-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc 目前训练结果-128,128*2,10 一亿次或10万分之一的误差 为 中止条件