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手写数字分类
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手写数字分类
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手写数字的各种分类算法
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对手写数字运用模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法等实现自动识别
基于卷积神经网络的手写数字分类
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十分简单的,易于理解的CNN神经网络用于手写数字分类,基于TensorFlow,适合初学者掌握理解。
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自己做的手写数字样本及knn分类代码
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https://blog.csdn.net/zugexiaodui/article/details/84379028 自己做的一点样本,有knn数字分类代码,与上边链接中我的博客相对应的。
手写体数字识别
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经测试,可以运行,运行效果还可以。手写体数字识别。
手写数字识别
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可以用作手写数字分类使用,也可以在此基础上加上字符或者特殊字符重新制作数据集 制作数据集,https://blog.csdn.net/qq_41441723/article/details/128613749?spm=1001.2014.3001.5501 torch 版本的制作自己的数据...
基于matlab的手写数字分类识别
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一套能够正确识别手写体的软件系统,使用matlab为开发平台。
基于高阶奇异值分解的手写数字分类
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手写数字分类软件 matlab
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里面还有手写数字分类软件的常用方法,安装后直接对图像进行测试
基于MATLAB的手写数字分类
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本代码利用MATLAB自建5层CNN模型完成手写数字字体识别,全套代码 100%可用。
基于BP神经网络的手写数字分类
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十分简单的BP神经网络程序,只有单层神经网络,适合初学者掌握TensorFlow。
TensorFlow+手写数字分类
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1.使用TensorFlow实现的神经网络模型,用于对手写数字图像进行分类。 2.该模型的输入是手写数字图像,输出是该图像对应的数字(0-9)。该模型使用了两层隐藏层,每一层都有128个神经元,最后一层输出层有10个神经元,对应10个数字。 3.目标在于,通过学习历史数据和特征,来预测未来手写数字图像所代表的数字。
手写数字识别系统
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手写数字识别,采用C语言编写,可以识别数字,准确率较高。
手写数字体的研究
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5星 · 资源好评率100%
手写体的识别,对我们的生活有很大的帮助,特别是高速发展的各行各业
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