使用PyTorch进行手写数字识别的卷积神经网络项目（含源码、数据集及说明文档）.rar

简介：
本项目运用PyTorch框架构建了一个用于识别手写数字的卷积神经网络模型，包含完整源代码、MNIST数据集和详细的项目文档。 资源内容：基于PyTorch群卷积的神经网络的手写数字识别仿真（完整源码+说明文档+MNIST数据集）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长领域包括但不限于： - 计算机视觉； - 目标检测模型； - 智能优化算法； - 神经网络预测； - 信号处理； - 元胞自动机； - 图像处理； - 智能控制； - 路径规划； - 无人机等多种领域的算法仿真实验。