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TextAdjust
- 本系统是一个基于神经网络的文字识别系统，通过对图片的一系列处理，最后识别得出图片中显示的数字。-This system is a neural network based character recognition system, through a series of picture deal, and finally come to identify the figures shown in the picture.
Digit
- MATLAB 神经网络用于数字识别源程序，可以很好的识别数字，Digits Recognition有说明-MATLAB neural network for digital identification of the source code, you can identify the number of good, Digits Recognition described
Hopfield
- matlab使用hopfield神经网络实现数字识别，加入噪声后，也可以识别出来！-matlab neural network using the hopfield digital identification, adding noise, can also be identified!
hopfield
- 离散二值神经网络，作为一种新的人工神经网络，是一种具有联想记忆功能的网络，用于数字识别。-Discrete binary neural networks, as a new artificial neural network is a kind of associative memory function of the network, for digital identification.
myBPMNIST
- 采用典型的BP算法实现了有导师学习下的神经网络，采用输入层、隐含层和输出层的三层结构，实现了BP算法。并用此算法实现了基于MNIST的数字识别，采用7000个样本做训练，自洽检验正确率达到了99.79%。
基于概率神经网络的手写体数字识别
- 基于概率神经网络的手写数字识别，利用概率神经网络识别1-9的手写数字，matlab程序(Handwritten numeral recognition based on probabilistic neural network)
BP 0-9识别
- 本程序由matlab编写，以BP神经网络进行0~9十个数字的识别。(This procedure written by MATLAB, BP neural network for 0~9 ten digital identification)
数字识别
- 手写体识别，包括样本，基于传统神经网络编写，使用MATLAB神经网络工具箱(Handwriting Recognition)
手写数字识别
- 贝叶斯，神经网络等不同算法下的手写数字识别比较并建立了GUI界面可视化(Bias, neural network and other algorithms under the handwritten numeral recognition, comparison and establishment of the GUI interface visualization)
神经网络代码
- 应用神经网络进行数字识别，使用随机梯度算法和MNIST训练数据(Neural networks are used for digital identification, and data are trained using random gradient algorithm and MNIST)
dnn
- 用TensorFlow搭建神经网络，识别手写数字(building the neural network by using TensorFlow to identify mnist dataset)
BP神经网络手写数字识别
- 使用bp神经网络算法识别手写阿拉伯数字图像，三层的误差反馈神经网络，可输出准确率，数据集为60000条数据，每条数据是一张28*28的图片(The BP neural network algorithm is used to recognize handwritten Arabia digital images, and the error feedback neural network of three layers can output the accuracy rate. The data
基于BP神经网络的手写数字识别
- 这是一份基于BP神经网络的手写数字识别文件，包含了源代码、最优权重向量、以及带标记的训练集。代码中给出了详细的注释，对于理解神经网络的原理有很好的帮助。
BP神经网络数字识别（matlab2014a）
- 利用BP神经网络识别易拉罐底字符识别，运行前注意阅读算法说明和代码中相对路径的设置。(The BP neural network is used to identify the character recognition of the bottom of the can, and the pre operation attention to the reading algorithm and the setting of the relative path in the code.)
BPnetwork_code
- 手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。(Handwritten numeral recognition is a very important and active research field in pattern recognition, digital recognition
基于概率神经网络的手写体数字识别
- 基于概率神经网络的手写体数字识别，可用于课程设计(Handwritten digit recognition based on probabilistic neural network can be used for course design)
手写数字识别
- 运用卷积神经网络进行特征提取，然后进行分类(Using convolution neural network to extract features and classify them)
MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）
- 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the
MATLAB手写数字汉字识别[写字板，神经网络]
- 该课题为基于MATLAB bp神经网络的手写汉字识别系统。可以利用鼠标手写中文汉字进行训练，测试，可以识别任何字体，只需要到GUI界面面板更换即可。在GUI界面就可以随写随训练中文，不需要到后台手动更换文字训练，方便快捷上档次。(This project is a handwritten Chinese character recognition system based on Matlab bp neural network. You can use the mouse to write Ch
神经网络-手写数字识别
- 利用BP神经网络，对MNIST数据集中的5000张图片进行训练，实现手写数字识别，训练出来的结果准确率在90%。