Handwritten-Digit-Recognition-using-MNIST-dataset:使用ANN和tensorfl...

使用MNIST数据集实现用于手写数字分类的多层（一个输入，一个输出和一个或多个隐藏层）ANN。 目的：-问题的主要目的是识别手写数字。 用于分类的方法是人工神经网络。 MNIST数据集从带有10个标签的tensorflow模块（70000,28像素图像）加载。 创建具有一个输入层，2个隐藏层和1个输出层的神经网络。 然后，使用该神经网络以指定的纪元（迭代次数）训练MNIST数据集，并保存模型。 在测试过程中，将加载经过训练的模型，并且将新的手写图像进行灰度处理，并将其重塑为28像素。 然后将图像提供给训练后的模型，并将数字分类为10个标签中的任何一个。