《BP神经网络识别手写体数字》——Vselfdom

最新推荐文章于 2025-05-16 12:55:39 发布
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本文介绍了使用BP神经网络对手写数字进行分类的实验，实验中采用MNIST数据集，训练集准确率达到0.957804。在自动和手动框选识别方面进行了探讨，手动框选能获得更佳效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

项目要求

采用一种熟悉的语言（Matlab的，C / C ++语言，Python）的实现神经网络算法，并用手写数字进行分类实验。

本实验使用的是MNIST数据集，MNIST数据集的训练集由来自250个不同人手写的数字构成，

MNIST数据集获取网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。

项目思路

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神经网络之识别手写数字
chen_qian123的博客
05-16 1039
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习深度学习，本文就介绍了深度学习的手写数字识别。快来学习第一个实战案例把。
《基于神经网络的快递单手写体电话号码识别》——Vselfdom_Day1
vselfdom
12-25 1172
项目初衷 在大三完成的《BP神经网络识别手写体数字》的基础上， 进一步的深入发掘项目的意义，为此便有了《基于神经网络的快递单手写体电话号码识别》。 项目主要通过开发一个安卓应用程序，通过拍照的方式，快速识别快递单上的电话号码，并进行拨号， 方便快递人员实现快速拨号功能，而不用一个个号码手动输入。 项目计划 原计划 确定快递单布局 拍照取样 定位手写数字的位置 识别数字 显...
BP神经网络识别 手写体数字识别 代码和训练图片，
06-08
BP神经网络识别手写数字项目代码，matlab版本，附带图片识别包，直接使用。原理及代码分析：https://blog.youkuaiyun.com/huang_miao_xin/article/details/51364152 因为原程序和博主发的解析有点问题，花了点时间处理了，傻瓜式操作，直接下载解压放E盘。打开matlab即可运行。
bp神经网络_BP 神经网络驱动的手写体数字识别软件 EasyOCR
weixin_39978350的博客
11-23 295
EasyOCR项目介绍本软件是一个手写体数字识别软件，采用BP神经网络，基于colt数学库，有完整源码，可以保存训练结果，基于开源例程neuralnetwork-sample，原作可以在GitHub中找到。主要改进了训练结果保存，并新增500张手写训练样本照片。新版本1.2.0新增宽幅数字识别和流行手写数字数据集MNIST前6076幅图片。欢迎使用。软件架构软件架构说明：Java，Colt数学库，...
深入学习BP神经网络识别技术
最新发布
weixin_35756892的博客
05-16 1034
神经网络的起源可追溯到上世纪40年代，当时的科学家们尝试模拟生物神经系统的结构与功能。1943年，心理学家W.S. McCulloch和数学家W. Pitts合作提出了首个神经网络的数学模型，随后在1958年，F. Rosenblatt发明了感知机，为现代神经网络的发展奠定了基础。到了80年代，BP（反向传播）算法的提出，使得多层神经网络的训练成为可能，开启了神经网络研究的新篇章。BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。它通过反向传播算法进行训练，利用梯度下降法来调整网络权重。
基于BP神经网络的手写体识别
Haa__的博客
06-22 1万+
实验描述   使用BP神经网络，编程实现手写体的识别，输出识别率。 浅谈BP   BP神经网络也称后向传播学习的前馈型神经网络( Back Propagation Feed-forward Neural Network,BPFNN/BPNN)，是一种应用最为广泛的神经网络。   BP神经网络是有监督学习网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。BP神经网络模型结构包括输入层、隐含层和输出层。   BP神经网络主
机器学习（三）使用神经网络识别手写体数字
weixin_49041703的博客
11-13 4334
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
【神经网络与深度学习】第一章 使用神经网络来识别手写数字
weixin_42445065的博客
11-06 715
第一章内容，待续
bp神经网络实现mnist数据库手写体数字识别
02-13
基于网络上的BP神经网络进行改编，里面有对mnist数据库的读取和特征提取，为C++写成的源代码形式，对神经网络和手写体数字识别有一定启发作用。
神经网络实现手写数字识别
weixin_45454137的博客
10-09 3748
神经网络是由以下基本函数组成：传播函数（包括前向传播，反向传播），激活函数，损失函数 这几个函数的作用： 前向传播：向前预测结果（由已知的参数预测） 激活函数：加入非线性因素，实现映射关系 反向传播：通过前向传播的预测值与实际的值之间的误差利用链式求导法则反向更新参数实现优化 损失函数：损失计算 一个最简单的神经网络就是由上述四个函数构成的，类似于大脑的工作原理。 简单说一下前向传播：前向传播很好理解，就是将上一层的输出作为下一层的输入并计算下一层的输出一直运算到输出层为止，得到输出层的预测结果。
使用神经网络识别手写数字
ca1m4n的博客
10-05 5635
本文目标：理解代码，能够复现更多细节指路⭐️写得非常详细🐮实际上识别手写数字是大二《人工智能》的一个实验，当时用的是TensorFlow.对于这个数据集手动扩展训练数据的话，比如平移、旋转一个角度这样.
神经网络实现简单的手写数字识别
08-18
使用74行python代码实现简单的手写数字识别神经网络。 输出值为10000个测试样本中识别正确的图像数量。
BP神经网络 手写体
12-23
matlab代码，里面含有一个BP网络完整代码，以及mnist.mat数据集
BP-OCR:BP神经网络实现手写体字符识别
05-11
BP-OCR 本篇基于实验楼基于BP神经网络的手写体识别实验修改而来 实验地址： 实验楼参考文档： Python2版GitHub地址： 代码经过修改可以在Python3中运行 运行方式：首先运行server.py，然后打开ocr.html可以进行训练。训练好之后可以进行测试。
利用BP神经网络实现手写体数字识别
03-12
利用MATLAB实现的手写数字识别
应用BP神经网络进行手写体字母数字识别
04-22
应用BP神经网络进行手写体字母数字识别。中国知网下载的。
基于卷积神经网络（cnn）的手写数字识别（PyTorch）
热门推荐
m0_53675977的博客
12-08 1万+
手写数字识别应用广泛，对其研究有重要价值。在众多算法中，卷积神经网络在手写数字识别上表现突出，而且在实现上诸多优点。使用卷积神经网络来处理手写数字是一个很好的选择。pytorch在算法实现上有着简洁，优雅等特点。因此采用卷积神经网络算法和pytorch框架来实现手写数字识别。
基于神经网络的手写体数字识别【PyTorch代码复现】
qq_51366016的博客
02-24 1262
神经网络训练基础
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