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我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。

输入手写的数字图片，可以通过神经网络识别出当前数字是多少

该资源包含Mnist数据集手写数字识别的训练及预测代码，mnist在神经网络准确率与迭代次数关系,分别在tensorflow和pytorch框架下，以及如何查看checkpoint中参数的相关内容，已经相关的checkpoint文件

基于python语言书写用到的函数库有tensorflow，numpy，pandas，matplotlib. 此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集，涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集，经实验效果良好，准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别，测试图片为自己绘制。 经实验，效果良好

手写数字识别系统采用VC++MFC编程，利用各种快速计算算法

源码： 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。