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搜索资源列表

  1. 计算机系模式识别课程设计（手写数字识别）

  2. 采用Fisher线性判别，实现脱机手写数字识别。 数据相关： 手写数字（选自MNIST数据库） 训练集：每个数字500个，共5000个。 测试集：每个数字100个，共1000个。 手写数字图像： bmp格式，大小28x28。已经经过位置归一化、大小归一化等处理。 程序相关： 语言：Visual C++ 6 命令行程序

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qvbiwygah

  1. mnist_dataset.zip

  2. 这是手写数字识别所用的图像的数据集，拥有此数据集程序开发人员不必重复提取特征。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-23
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：u014794353

  1. Alexnet网络训练手写数字识别

  2. 主要包含Alexnet网络训练Mnist手写数字说别的训练模型和预测程序

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-27
    • 文件大小：268435456
    • 提供者：qq_33241950

  1. matlab svm MNIST 手写数字识别

  2. 使用libsvm 实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14. 包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：weixin_41419464

  1. 用vb.net实现的深度神经网络

  2. 用面向对象的方式来组织代码，也让调用这个网络变得很轻松。可以实现对手写数字的识别，内置了手写数字识别的数据库mnist，也可以实现自定义的函数对应关系。但是面向对象的程序免不了要频繁的复制内存，也不会使用GPU来跑代码，所以运行起来是挺慢的。但是基本的算法还是挺清晰的，学习交流用是可以的，如果读不懂或者代码运行不了，欢迎找我交流。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：york1996

  1. Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别

  2. Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-22
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_35706300

  1. C++ 实现全连接神经网络算法识别 Mnist 手写数字

  2. 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.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-09
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：hfq0219

  1. 基于tensorflow的手写数字识别程序代码.txt

  2. 基于tensorflow的手写数字识别程序代码。从获取mnist数据库开始到最后的运行精度显示。这个是基于mnist的数据库进行训练和识别的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-08-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：chenciyuan_nj

  1. BP神经网络mnist手写数字识别Python实现

  2. 该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_45652815

  1. 卷积神经网络的mnist手写数字识别

  2. 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 ``` *

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：baidu_39629638

  1. tkinter+tensorflow(CNN)实现的手写数字(0-9)识别exe

  2. 自己最近写的一个小程序,360报毒添加信任即可,界面UI是用的tkinter，训练的网络是卷积神经网络CNN，手写识别率还不错，数字9不太准是因为mnist数据集本身训练集写的和国人习惯不一样。欢迎star 我的github源码:https://github.com/duanshengliu/Handwritten-digit-recognition-demo

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-25
    • 文件大小：130023424
    • 提供者：qq_32194791

  1. 手写数字识别程序 MNIST

  2. 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序 手写数字识别程序

  3. 所属分类：桌面系统

    • 发布日期：2020-09-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cc729123910

  1. 手写数字识别（python底层实现）报告.docx

  2. （1）认识MNIST数据集的数据格式，对MNIST数据集进行划分作为多层感知机的训练和测试数据； （2）利用python语言从零开始搭建多层感知机网络； （3） 通过调整参数提高多层感知机网络的准确度，并对实验结果进行评估； （4）程序的语句要求有注释，以增强程序可读性。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：by1jing

  1. MNIST数字识别.zip

  2. MNIST经典手写数字识别程序

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：Hide_in_Code

  1. Browser-MNIST：基于浏览器的手写数字识别应用程序，在MNIST数据集上进行训练，并转换来自画布HTML元素的数据-源码

  2. Browser-MNIST：基于浏览器的手写数字识别应用程序，在MNIST数据集上进行训练，并转换来自画布HTML元素的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_42101237

  1. Digit_Recognition_Web_App：使用CNN模型在Keras的MNIST数据集上训练的手写数字识别应用程序。 使用的技能是Tensorflow，HTML，CSS，javascript-源码

  2. Digit_Recognition_Web_App 链接： : 应用程序的结构 keras-> Tensorflow.js->（html + css + javascr ipt）-> github页面 你好，物体识别世界！ 目标： 通过在keras中可用的MNIST数据集上训练模型，使卷积神经网络能够识别手写数字。 MNIST数据集： 训练数据集包含60000张图像，测试数据包含10000张图像。每个图像为28x28像素和灰度。 CNN模型概述： is这是一个具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42136365

  1. mnist-flask：一种Flask网络应用，用于使用机器学习进行手写数字识别-源码

  2. MNIST Flask应用程序 Web应用程序，用于使用卷积神经网络进行手写数字识别。 使用Keras 在的MNIST数据集上训练了该模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42112894

  1. digit-recognizer-flask-cnn：一个简单的Flask应用程序，可以识别手写数字。 使用TensorFlow和Keras开发-源码

  2. 数位识别器烧瓶 一个可以识别手写数字的简单Web应用程序。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 卷积神经网络（CNN）是一种受动物视觉皮层组织启发的神经网络。 它用于大多数图像识别任务。 使用MNIST手写数字数据集训练了该模型。 要在本地运行，请首先克隆目录。 git clone https://github.com/moinudeen/digit-recognizer-flask-cnn.git 接下来cd进入目录。 cd dig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42128963

  1. 数字识别：使用Keras和Flask进行手绘数字识别-源码

  2. 用Keras进行数字识别 项目概况 基于MNIST数据集的手写数字识别。 卷积神经网络是使用Keras＆Tensorflow（GPU）构建的。 Heroku托管的Web应用程序是使用Flask框架Ajax和FileSaver构建的。 工具，模块和技术 Python –网站开发： 烧瓶| condaHeroku | 码头工人 Python – CNN： 喀拉拉邦| 张量流scipy | numpy | h5py Javascr ipt jQuery | 阿贾克斯 Web开发： HTML |

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42099176

  1. Python3初学者的机器学习：为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序-源码

  2. Python3初学者机器学习 为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序。只要数据格式和示例的中的一样，程序可灵活调用。 入门篇 线性回归（Linear Regression） 实例： 逻辑回归（Logistic Regression） 实例： Softmax回归（Softmax回归） 实例： Kmeans ++群集（K均值++聚类） 实例： 初级篇 理论推导 实例 北京市Pm2.5预测 成年人收入分类和Mnist手写数字识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_42138703
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