手写体数字识别

作品数：204被引量：663H指数：14
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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 
高中数学建模探究——基于朴素贝叶斯的手写体数字识别技术
《数学教学》2024年第5期33-40,共8页祁颖 
数学模型搭建了数学与外部世界联系的桥梁,是数学应用的重要形式.数学建模是应用数学解决实际问题的基本手段,也是推动数学发展的动力,是应用数学解决实际问题的一个根本途径.《普通高中数学课程标准(2017年版)》中,明确了数学建模是六...
关键词：数学核心素养 朴素贝叶斯 数学建模 数学应用 应用数学 人工智能 手写体数字识别 外部世界 
基于深度学习的CNN手写体数字识别
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2024年第1期56-60,66,共6页李伟 孙云娟 
从深度学习卷积神经网络(CNN)的结构功能出发,重点研究了手写体数字通过神经网络的识别性能,以及当手写体数字染有各种噪声(高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和斑点噪声等)时的性能。为了改善和提高卷积神经网络的性能,采用迁移学习技术,将...
关键词：CNN 深度学习 手写体数字识别 
基于CNN网络的手写体数字识别系统的实现被引量：5
《智能计算机与应用》2023年第4期158-162,共5页杨之杰 林雪刚 阮杰 
手写体数字识别现在仍是图像识别分类的一个热点,而基于卷积神经网络的深度学习算法具有局部区域连接、权值共享、降采样的结构特点,使得卷积神经网络在图像处理领域有出色表现。以实现手写体数字高精度识别为目标,设计并实现一个基于...
关键词：卷积神经网络 GUI界面系统 Pyqt5 手写体数字识别 
基于Keras和卷积神经网络CNN的手写数字识别研究
《计算机应用文摘》2023年第5期110-112,共3页赵亚腾 孙钰 
科技及信息化的应用在生活中随处可见,但也会带来一些问题,如手写试卷的文字识别精准度太低等。文章在深度学习中利用卷积神经网络完成手写数字识别模型的训练。为了构建出合理有效的模型结构,需要使用卷积网络在卷积层中安排适量的卷积...
关键词：卷积神经网络 MNIST 手写体数字识别 Keras 
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 
基于深度学习对手写体数字识别的研究被引量：1
《智能印刷》2022年第5期40-43,共4页贾晓研 张勇斌 齐元胜 
国家重点研发计划项目(No.2019YFB1707202)。
本文介绍了3种不同的算法,通过比较使用的是卷积神经网络中的LeNet-5算法,运用LeNet-5算法对手写体数字识别算法准确率进行了研究。通过对卷积神经网络的基本原理以及其中LeNet-5模型进行介绍,使用PyCharm软件搭建了TensorFlow框架,运用...
关键词：卷积神经网络 手写体数字识别 深度学习 识别准确率 数据集 基本原理 
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 
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