首页
资源下载
云计算
人工智能
信息化管理
前端
区块链
后端
大数据
存储
安全技术
开发技术
操作系统
数据库
服务器应用
游戏开发
物联网
硬件开发
移动开发
网络技术
考试认证
行业
行业研究
课程资源
跨平台
音视频
登录
注册
当前位置:
主页
>
资源下载
>
9
> 利用概率神经网络实现手写数字识别
利用概率神经网络实现手写数字识别
更新:
2024-06-05 16:11:26
大小:
279KB
推荐:
★★★★★
来源:
网友上传分享
类别:
Actionscript - 前端
格式:
RAR
反馈 / 投诉
文件下载
资源介绍
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
上一篇:
动作表达式和回调-AutoCAD软件的二次开发lisp
下一篇:
C+C++算法实例 C+C++算法实例
相关推荐
12-02
基于卷积神经网络的验证码识别系统,适用于4位字母数字混合型验证码,具备对手写字体的部分识别能力,但需要额外的手写字训练集支持
12-02
利用BP神经网络实现手写数字识别
12-02
识别手写数字:运用卷积神经网络的解决方案
12-02
神经网络识别手写数字:手写识别技术
12-02
手写数字识别:运用单层感知器与前馈神经网络的mnist-digit-classification
12-02
利用OpenCV实现的数字手势识别
12-02
利用OPENCV神经网络算法实现的数字识别
12-02
利用Opencv3.0进行手写数字识别,采用Hog特征并结合SVM分类器
12-02
利用KNN算法实现的手写数字识别
12-02
手写数字识别通过实现神经网络bp算法达成