手写数字神经网络测试

zhuzihousheng 2023-01-13 03:21:49

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手写数字神经网络测试	手写数字神经网络测试

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本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究，使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试，从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练，另外1000张作为测试样本用于测试网络的识别效果。其中BP神经网络采用了逐像素特征提取法、数字骨架特征提取（包括粗网格特征提取、笔画密度提取、外轮廓特征提取、像素百分比特征提取四种方法）以及主成分分析法提取像素特征信息，将获得的特征信息作为网络输入进行训练。在Matlab环境下，编程分别对训练样本进行训练，测试样本进行测试识别，得到分类结果和正确率，然后对每种结果进行对比，可比较BP神经网络和卷积神经网络的优劣性

使用74行python代码实现简单的手写数字识别神经网络。输出值为10000个测试样本中识别正确的图像数量。

matlab代码，神经网络识别手写数字，输入手写体前，添加个人的手写样本，有利于提高学习正确率

BP神经网络实现手写数字输入识别python 代码可以在下面链接中下载： https://gitee.com/cloud_maple/python_machine_learning.git 训练集和测试集都可以在下面链接中下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1KQuhyM843fEIyeG-87T1QQ 提取码：ln6s 首先，我们需要引入下面两个库 import numpy import scipy.special 然后创建一个神经网络类，类里有三个函数：初始化函数、训练函数和查询函数。初始化函数 1、引入输入层、隐藏层、输出层的节点个数、学习率这些参数 2、用

BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。绝对的能运行！！如果是觉得我手写的数字图片难看！可以自己画图片来识别！注意使用 Matlab实现的！！

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