基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。

基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法For idy=l To n Do 浮点运算能力表现平稳,呈线性态势。 使用共享存備器( shared memory)收集数据 Thread[idx*pitch+]i1 FMi[e(idx, idy)]=( shared double) 4039 result: End for x烂 2.0358 (2)算法结束 1.772 43识别分类算法DCL 识别分类算法DCL如下 (1)Fori1 To nxn do(并行地) 在 Device的共享内存内初始化分类

此资源为手写数字识别用keras和tensorflow训练，可以识别黑里白字和白里黑字，准确率0.97，欢迎下载。