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基于概率神经网络的手写体数字识别 评分

基于概率神经网络的手写体数字识别,简单实用的例程,适合Bp神经网络的学习者使用

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基于概率神经网络的手写体数字识别.zip

基于概率神经网络的手写体数字识别

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卷积神经网络识别手写字体,很强大的。99%的准确率。

卷积神经网络用于识别手写字体,识别率非常高,而且代码全有。

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基于概率神经网络的手写体数字识别matlab

基于概率神经网络的手写体数字识别,用MATLAB实现,代码详细

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神经网络识别手写数字(含数据和代码,只要有matlab就可以运行)

matlab 手动搭建一个单隐层神经网络用于识别手写数字,实现:标准化数据集,计算损失函数,梯度下降法,反向传播,加深对神经网络的理解。

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基于神经网络的手写体数字识别(用matlab实现)

基于神经网络的手写体数字识别,它是用matlab实现的,其中用3种不同的神经的网络方法实现了手写体数字的识别,非常利于初学者的学习和交流。

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