手写体数字

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基于FPGA的手写体数字识别与实现
《内江科技》2024年第9期67-68,92,共3页张玉娇 
为推动基于卷积神经网络的手写数字识别系统的实验设备开发及应用,本文设计实现了基于FPGA硬件平台的手写数字识别系统。通过在FPGA的硬件平台上搭载神经网络模型,实现对现有数据集中手写数字的识别。卷积神经网络模型由卷积层、池化层...
关键词：卷积神经网络 手写体数字识别 神经网络模型 手写数字 激活函数 连接层 模型训练 卷积层 
基于手写体数字识别的激活函数对比研究被引量：2
《现代信息科技》2023年第4期95-97,共3页宋倩 罗富贵 
2022年度广西中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0606);河池学院2021年科研启动项目(2021GCC013);2021年度广西中青年教师科研基础能力提升项目(2021KY0620,2021KY0615)。
针对手写体数据集在卷积神经网络训练时分别使用sigmoid、tanh、relu与mish激活函数进行实验,对这四种激活函数下训练集误差值收敛曲线以及测试集精度曲线进行算法结果分析,实验结果表明,mish激活函数在手写体数据集上进行卷积神经网络...
关键词：手写体数字识别 mish激活函数 卷积神经网络 mnist数据集 
基于改进Sigmoid卷积神经网络的手写体数字识别被引量：7
《计算机科学》2022年第12期244-249,共6页樊继慧 滕少华 金弘林 
国家自然科学基金(61972102);广东省教育厅重大专项(2021ZDZX1070);广东省高等教育研究课题(22GQN37);校本研究项目(2021XBZ03)。
深度学习技术在数字识别领域有着普遍的应用。通过深度学习技术构造神经网络模型,运用不同的激活函数搭配不同的参数初始化策略,对MINIST手写数据集进行训练;构建分析模型,识别图像中的数字,将大数据量的图片降维成小数据量图片,同时保...
关键词：数字识别 K最近邻算法 深度学习 卷积神经网络 交叉熵 
基于注意力机制的手写体数字识别被引量：7
《计算机科学》2022年第S02期626-630,共5页李波燕 张勇 袁德荣 熊堂堂 何浪 
国家自然科学基金(61762043);江西省自然科学基金(20192BAB207022);江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ190249)
作为模式识别的重要分支,手写体数字识别正置于前所未有的热潮之下,卷积神经网络也被广泛应用于相关研究。针对手写体数字识别在训练过程中容易出现梯度爆炸和梯度弥散等现象导致图像识别准确率低的问题,提出了一种嵌入CBAM(Convolution...
关键词：手写体数字识别 注意力机制 卷积神经网络 深度学习 
智能手写体数字识别的研究与实现
《电脑编程技巧与维护》2022年第8期134-136,共3页张凤南 
从数据预处理、特征值的提取与选择,到分类器的设计等阶段对手写体数字0-9进行了分析与研究。提取不同的特征向量,用主成分分析技术(PCA)对特征向量进行处理,采用最小距离法、K(K=1, 3, 5)近邻法和反向传播(Back Propagation, BP)神经...
关键词：K近邻法 最小距离法 BP神经网络 数字识别 
基于CNN的高精度手写体数字识别被引量：2
《信息与电脑》2022年第10期67-70,75,共5页李凯鹏 刘刚 李帅 万仁兵 
近年来,人工智能和机器学习已成为国内外学者重要研究的领域。基于此,笔者探讨基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的高精度手写体数字识别,并将卷积内核大小、滤波器的数量、池化层的种类以及优化器的类型作为变量,...
关键词：机器视觉 CNN 手写体数字识别 测试准确率 
基于ARM平台的手写体数字快速识别方法被引量：1
《信息与电脑》2022年第7期201-203,共3页李王辉 肖文珂 
鹤壁职业技术学院科技类重点课题“基于FPGA实现手写体识别的教学实验设备开发”(项目编号:2021-KJZD-004)。
手写体数字对我国各项领域的发展起着重要的促进作用。然而,手写体数字包含的特征信息较少,字符具有一定的差异性,导致传统识别方法的识别精度较低。基于此,文章提出了将ARM平台与手写体数字快速识别相结合的方法设计。首先,采用分类器...
关键词：ARM平台 数字识别 识别率 
基于手写体数字识别的损失函数对比研究被引量：5
《电子技术与软件工程》2022年第6期203-206,共4页郝雅娴 孙艳蕊 
本文针对手写体数据集在进行卷积神经网络算法训练时分别使用交叉熵损失函数与负对数似然函数进行实验,通过对这两种损失函数下的训练集损失函数收敛曲线以及测试集精度曲线进行算法结果分析,本文得出交叉熵损失函数对比负对数似然函数...
关键词：手写体数字识别 卷积神经网络 损失函数 
基于TensorFlow的手写体数字识别被引量：3
《洛阳师范学院学报》2022年第2期39-41,共3页高春庚 孙建国 
手写体数字识别技术是模式识别领域研究的热点,而人工神经网络是人工智能领域的研究热点.本文将二者结合并利用TensorFlow技术,提出了一种基于TensorFlow的手写体数字识别技术.结果表明:该技术方法简单,识别率高,有一定的实用性.
关键词：TensorFlow 神经网络 手写体数字识别 
基于Tensorflow框架的手写数字识别被引量：6
《内江科技》2022年第2期54-55,共2页张玉娇 
手写体数字0-9的识别在原始数据集的获取上较为容易,拥有MNIST的这种成熟的大型标准数据集,已经被视为是人工智能图像识别领域研究的入门问题,对其进行研究具有重要的现实意义。在众多的识别算法中,卷积神经网络在识别精度上的表现较为...
关键词：卷积神经网络 手写体数字识别 手写数字识别 神经网络模型 深度学习框架 智能图像识别 标准数据集 原始数据集 
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