最初被用于手写数字识别,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。LeNet-5卷积神经网络的结构如图14.4所示。 图14.4 LeNet-5卷积神经网络的结构 不包含输入,LeNet-5共有7层,即由2个卷积层、2个下抽样层(池化层)、3个全连接层组成。每层都...
手写体数字识别是一种常见的卷积神经网络应用,其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。手写数字识别的数据集通常包含大量的手写数字图像,可以用于训练和测试分类模型。在实际应用中,手写数字识别可以用于识别银行卡号、邮政编码、车牌号码等数据,以及数字签名、手写笔记的识别等方面,具有广泛的应用场景。 三...
先使用卷积运算对图像进行边缘纹理特征提取,多层卷积即是提取深度特征的边缘纹理特征,卷积核是通过机器学习得到的,所以具体提取到什么样的纹理我们不必要去考究。 然后再使用全练级网络多提取到的特征进行分类。 思路: 卷积神经网络 = 提取特征(卷积层、池化) + 分类器(全连接层) 1. 卷积神经网络LeNet的结构 LeNet...
卷积神经网络是近年来图像处理领域的一个热门研究方向,其在手写体数字识别任务中的应用也取得了很好的效果。 本文将具体介绍基于卷积神经网络的手写体数字识别技术,并对其进行深入研究和探讨。 第二章手写体数字识别技术概述 手写体数字识别技术是指将手写数字转化为数字形式的技术。根据手写数字识别技术的处理流程,可以...
卷积神经网络入门:LeNet5(手写体数字识别)详解 第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是原始的LeNet5网络: import tensorflow as tf...
Technology电子元器件与信息技术基于卷积神经网络的手写体数字识别何香仪,熊伟,李亚茜,高旭,兰梦宇(华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063000)摘要:本文提出了一种针对手写体数字识别的轻量卷积神经网络,网络算法在确保识别准确度的同时,减少了参数数量,在一定程度上提高了识别速度,缩短了运行时间,并且由于参数减少,为...
基于卷积神经网络的 手写体数字识别人工智能开源硬件与python编程实践情境导入手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入, 易学易用,可取代键盘或者鼠标。把要输入的汉字写在一块叫书写板的设备上,这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中,由计算机 ...
(54)发明名称 一种基于卷积神经网络的手写体数字识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的手 写体数字识别方法,包括如下步骤:对MNIST手 写体数字集进行处理,使输入的手写体数字图片 的像素为36*36;建立第一层卷积层,设置卷积 层卷积核大小为9*9、卷积核的数量为256,并且 采用Relu激活函数;建立第...
基于改进inception卷积神经网络的手写体数字识别
卷积神经网络(Constitutional Neural Networks,CNN)具有良好的非线性拟合性,因此被广泛应用于图像分类,语音识别和目标检测等领域.随着CNN的发展,模型的大小和计算量剧增导致CNN模型只能在特定平台使用,无法实现专有化和小型化.现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)具有高性能,低功耗及可重构等特点,在...