# （纯C语言）神经网络手写数字识别

**Repository Path**: Heaven_Nine/CNNhandWritenRecognition

## Basic Information

- **Project Name**: （纯C语言）神经网络手写数字识别
- **Description**: （纯C语言）神经网络手写数字识别， 训练代码，以及测试代码，仅用于学习。数据集使用MNIST数据集全部数据。
不依赖任何深度学习框架，以C语言源代码方式实现多层神经网络的训练以及测试。
可以帮助在低成本上物联网设备上实现人工智能算法的部署。
- **Primary Language**: C
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2024-11-04
- **Last Updated**: 2024-11-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# （纯C语言）神经网络手写数字识别


File name: TrainHWRCNN.c
Description: CNN手写数字识别 训练代码，少部分测试代码，仅用于学习。

File name: VerificationHWRCNN.c
Description: CNN手写数字识别的验证程序，需要在训练好的网络参数文件 network_parameter.txt 。
采用 C 语言编写，基于 CNN 模型，使用 MNIST 手写数字数据集进行训练和测试。

File name: Vonepic.c
Description: CNN手写数字识别的单图片识别程序，


#### 介绍
纯C实现。CNN手写数字识别 训练代码，少部分测试代码，仅用于学习。
数据集使用MNIST数据集全部数据。

参考文献：
1，Conv_factor/基于C语言构建CNN的手写数字识别
https://gitee.com/conv-factor/Handwritten-number-recognition

2，基于CNN的手写数字识别
https://github.com/IammyselfYBX/Handwritten-digit-recognition-based-on-CNN


#### 软件架构
代码主要功能是实现一个CNN手写数字识别的训练程序，包括以下函数：

isDirectory：判断给定路径是否为目录。
traverseDirectory：遍历目录，找到随机文件路径。
read_file：训练前读取网络参数。
write_para_to_file：训练结束后保存网络参数。
printf_file2：训练过程中的最优参数打印函数。
Conv2d：卷积操作，卷积核大小为 k*k。
MaxPool2d：最大池化操作，池化核大小为 k*k。
Relu：用 LeakyRelu 代替 Relu，避免梯度弥散。
MatrixExtensionImproved：特征图扁平化后 concat。


#### 安装教程

output.zip 是全部60000多张手写数字的数据集，以及6000多张测试集，需要解压到代码目录下。

##代码简单解释和运行

【（纯C语言）神经网络手写数字识别】【（纯C语言）神经网络手写数字识别】 https://www.bilibili.com/video/BV1p923YbEck/?share_source=copy_web&vd_source=9a7768a01ea4de47cab388a63203d454