# ANN-and-DNN-Network
基于Matlab的ANN、DNN分类网络实现
本项目实现了一个人工神经网络,旨在使用深度学习识别和分类手写数字,再根据分类参数重现手写数字图片。使用混淆矩阵对性能进行评估,并分析反向传播法(unscaled heruristic/ calculus-based)和性能指标(TSE/XE)对模型的影响。
## 文件说明
annID.m功能为识别手写数字并且分类数字是否属于ID
annIDrev.m功能为将id的数字按顺序生成手写数字图片
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【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、MATLAB、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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基于Matlab的ANN、DNN分类网络实现.zip (5个子文件)
dajidanbeigouchidainlehahas
annID.m 16KB
MNIST_train_1000.csv 1.74MB
annIDrev.m 7KB
MNIST_test_100.csv 178KB
README.md 520B
共 5 条
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