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NumberRecognize
- 根据RBM深度网络（Hinton，2006）进行MINST手写文字的分类器的训练，利用训练得到的权值制作了这个小程序，通过这个程序可以看出训练结果对数据集内的测试样本和训练样本都能进行很好的识别，但是对其他的手写字体识别就没有那么好了。-According to RBM depth network (Hinton, 2006) conducted MINST handwritten text classifier training, using the training to get the r
BP_mnist
- BP网络实现手写字体识别。压缩文件包含mnist数据集，直接在pycharm运行BPNetwork.py文件，输出测试集识别结果和测试精度。(Handwritten recognition based on BP network. The compressed file contains the MNIST data set, runs the BPNetwork.py file directly in the pycharm, outputs the test set, identifies
xlrd-1.1.0.tar
- 手写字体识别数据专用集，可以用来测试神经网络，深度血虚(Handwritten font recognition data set)
my_cnn.tar
- 用卷积神经网络实现手写数字识别，数据集为mnist数据集(Convolution neural network is used to realize handwritten numeral recognition. Data set is MNIST data set.)
基于深度学习的手写数字体识别
- 基于深度学习的手写数字体识别，以卷积神经网络（CNN）作为网络模型，利用mnist手写数字训练数据集训练手写数字识别模型，搭建手写数字识别系统，并用自己手写的数字照片进行测试。