1. C++实现Softmax回归算法 2. 使用Softmax回归算法对MNIST手写数字进行识别 3. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接迁移使用 4. 工程中以包含MNIST手写数字数据文件 5. 关于MNIST可浏览网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

利用卷积神经网络方法编写的简单的CNN-MNIST手写识别程序

https://blog.csdn.net/askmeaskyou/article/details/108674860 文章全套代码。 mnist手写数字识别tensorflow2全连接层实现和卷积层实现（包含代码，模型，调用接口）

手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` **1.2.1 Softmax 回归** ``` python softmax_regression.py ``` **1.2.2 两层卷积网络分类** ``` python convolutional.py ``` #### 可能出现的错误 下载数据集时可能出现网络问题，可以用下面两种方法中的一种解决：1. 使用合适的代理 2.在MNIST的官方网站上下载文件train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz、t10k-labels-idx1-ubyte.gz，并将它们存储在MNIST_data/文件夹中。 #### 拓展阅读 - 本章介绍的MNIST 数据集经常被用来检验机器学习模型的性能，在它的官网（地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ）中，可以找到多达68 种模型在该数据集上的准确率数据，包括相应的论文出处。这些模型包括线性分类器、K 近邻方法、普通的神经网络、卷积神经网络等。 - 本章的两个MNIST 程序实际上来自于TensorFlow 官方的两个新手教程，地址为https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 和 https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 。读者可以将本书的内容和官方的教程对照起来进行阅读。这两个新手教程的中文版地址为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 和http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html。 - 本章简要介绍了TensorFlow 的tf.Tensor 类。tf.Tensor 类是TensorFlow的核心类，常用的占位符（tf.placeholder）、变量（tf.Variable）都可以看作特殊的Tensor。读者可以参阅https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensors 来更深入地学习它的原理。 - 常用tf.Variable 类来存储模型的参数， 读者可以参阅[https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables) 详细了解它的运行机制， 文档的中文版地址为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/ variables.html。 - 只有通过会话（Session）才能计算出tf.Tensor 的值。强烈建议读者 在学习完tf.Tensor 和tf.Variable 后，阅读https://www.tensorflow.org/programmers_guide/graphs 中的内容，该文档描述了TensorFlow 中 计算图和会话的基本运行原理，对理解TensorFlow 的底层原理有很 大帮助。

C++ 实现全连接神经网络算法识别 Mnist 手写数字。 本程序使用全连接神经网络进行手写数字识别的训练和预测。当然修改一下输入和输出节点数，调整网络层数，也可用于其他多分类或回归问题。 代码结构参考了 yolo(You Only Look Once) 项目源码框架 darknet.

使用PyTorch 训练的基于MNIST 数据集的手写数字识别网络

机器学习、深度学习常用标准数据集之一

研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为手写数字识别的神经网络训练的基准测试数据库。原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及每个样本对应的标签向量。现将其中的图片从原文件中读取出来，按照原文件的顺序存储为Matlab的mat数据变量格式，可使用Matlab直接读取，以便各位同学进行科研与实验之用。 压缩包里包含四个Matlab数据变量文件 train_imgSet.mat：训练集图像样本集 train_lable.mat：训练集图像标签 test_imgSet.mat：测试集图像样本集 test_lable.mat:测试集图像标签 图像变量的结构为三维矩阵，前两维为20x20像素的图像矩阵，数据类型为double。第三维为图像序号。 标签变量的结构为一维向量，对应于图像变量中每条样本的第三维图像序号，存储的内容为0~9的实数，表示对应图像矩阵所代表的数字。 原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

60000*785矩阵，每一行为一个样本，其中28*28=784为灰度图片拉成的行向量，最后一列为对应数字标签

提供手写数字识别代码及训练样本，准确率95%+.平台:VS+OPENCV2.4.9.