【文件属性】：
文件名称：Handwritten-Character-Recognition:使用EMNIST数据集和具有机器学习功能的神经网络进行字符识别
文件大小：44.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-23 15:13:28
JupyterNotebook
下载存储库后，请确保所有文件和文件夹都位于一个目录下
主要文件应为：emnist.model [文件夹]图像[文件夹] balance_dataset.zip [文件夹] emnist-balanced-mapping.txt [文本文件] emnist.ipynb [笔记本文件] gui.ipynb [笔记本文件] preprocess.ipynb [笔记本文件]
emnist.model文件包含用于预测图像的模型。 mapping.txt文件包含用于分类的各个类别的ASCII值emnist.ipynb包含使用神经网络preprocess训练模型的过程。ipynb显示如何包含分析数据并从csv文件中原始查看数据emnist_model.pdf文件包含用于训练模型的Jupyter主笔记本的pdf版本，Images文件夹包含28x28像素绘制的图像，可用作参考。 0-46 == 0-9，A
【文件预览】：
Handwritten-Character-Recognition-master
----images()
--------11.png(376B)
--------40.png(254B)
--------image.png(342B)
--------16.png(380B)
--------32.png(387B)
--------29.png(225B)
--------22.png(418B)
--------17.png(267B)
--------24.png(405B)
--------10.png(322B)
--------19.png(307B)
--------5.png(359B)
--------38.png(268B)
--------42.png(263B)
--------46.png(247B)
--------9.png(305B)
--------44.png(326B)
--------34.png(292B)
--------35.png(326B)
--------25.png(333B)
--------21.png(231B)
--------27.png(400B)
--------1.png(182B)
--------39.png(347B)
--------14.png(309B)
--------33.png(320B)
--------41.png(365B)
--------28.png(357B)
--------0.png(350B)
--------45.png(265B)
--------23.png(389B)
--------18.png(239B)
--------30.png(319B)
--------37.png(298B)
--------6.png(332B)
--------31.png(332B)
--------2.png(355B)
--------12.png(324B)
--------7.png(311B)
--------4.png(330B)
--------13.png(382B)
--------36.png(320B)
--------20.png(300B)
--------43.png(272B)
--------8.png(387B)
--------26.png(381B)
--------15.png(234B)
--------3.png(354B)
----gui.ipynb(4KB)
----emnist_model.pdf(110KB)
----emnist.model()
--------variables()
--------saved_model.pb(146KB)
----emnist-balanced-mapping.txt(280B)
----balanced_dataset.zip(43.59MB)
----preprocess.ipynb(25KB)
----emnist.ipynb(19KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------gui-checkpoint.ipynb(4KB)
--------emnist-checkpoint.ipynb(19KB)
--------emnist-preprocessing-checkpoint.ipynb(67KB)
--------preprocess-checkpoint.ipynb(25KB)
----README.md(2KB)