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手写识别系统
- 数字识别，识别手写体。 使用神经网络算法编写。 识别率一般，带训练功能-Number recognizing system,used to recogize the hand writing figures.It is writen by nero network and has low recognizing effects but we can exercise it.
off_line_recognition
- 模式识别中的脱机字符识别，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法及细化算法。-pattern recognition of Offline Character Recognition, including handwritten digital identification Fisher Linear Discriminant. Handwritten identification template matching, digital identi
offline-character-recognise
- 脱机字符识别算法，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，细化算法 -offline character recognition algorithms, including handwritten digital identification Fisher Linear Discriminant. Handwritten identification template matching, digital identification neura
worddistinguish
- 脱机字符识别算法，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，细化算法 -offline character recognition algorithms, including handwritten digital identification Fisher Linear Discriminant. Handwritten identification template matching, digital identification neura
backprop
- 共有五种算法 ：A star 算法类的实现，Bp神经网络解决异或问题，联机手写数字识别，联机数字、英文字符及汉字识别，8数码游戏
backprop
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PathFinder
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fileget
- 共有五种算法 ：A star 算法类的实现，Bp神经网络解决异或问题，联机手写数字识别，联机数字、英文字符及汉字识别，8数码游戏,本算法为手写数字识别之Fisher线性判别
linearclassfier
- 脱机字符识别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，手写数字识别之Fisher线性判别，基于Fisher准则线性分类器设计 进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识，理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理
characterrecognition
- 脱机字符识别算法，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，细化算法
简单手写体数字识别系统的源代码
- 为了实现对手写字体的识别，运用了人工智能的分层神经网络思想，对识别的字体通过训练学习，达到识别手写字体的功能。-order to achieve the recognition of handwritten characters, the use of artificial intelligence hierarchical neural network thinking, the right font identification through training to learn, to a
ANeuralNetworkonGPU.rar
- CUDA应用：在CUDA上实现神经网络，识别手写数字,the implementation of a neural network with CUDA. Neural Network for Recognition of Handwritten Digits
bp
- 实现神经网络的bp识别手写数字。改程序师用MATLAB实现的，里面代码可以直接用-Bp neural network to achieve handwritten numeral recognition. Reform program to achieve the division to use MATLAB, which code can be directly used
DataRecog
- 用神经网络，实现手写数字0-9的识别，对于相似度小的拒绝识别-Using neural networks, implementation figure 0-9 handwriting recognition, the similarity of small refuse recognition
Neuralnetworkimagerecognitionprocedures
- 神经网络的图像识别程序，可以进行手写数字的识别-Neural network image recognition procedures, can be hand-written digit recognition
dnn
- 用TensorFlow搭建神经网络，识别手写数字(building the neural network by using TensorFlow to identify mnist dataset)
Tensorflow CNN
- 卷积神经网络识别手写数字，放在jupyter直接跑，99%识别率，已经和Tensorboard联通好了(Convolutional neural network recognizes handwritten numerals and runs directly on jupyter. The recognition rate is 99%. It has been connected with Tensorboard.)
基于深度学习的手写数字体识别
- 基于深度学习的手写数字体识别，以卷积神经网络（CNN）作为网络模型，利用mnist手写数字训练数据集训练手写数字识别模型，搭建手写数字识别系统，并用自己手写的数字照片进行测试。