摘要:BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更...
神经网络在手写体数字识别中的应用1.2国内外研究现状自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始,经过30多年的不断发展改进,包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果,人们对OCR产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率,发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性...
H1_NN], stddev=0.1))#设置标准差0.1 多层神经网络生成权值时不要用完全随机的方法b1 =tf.Variable(tf.zeros([H1_NN]))#第1隐藏层 - 第2隐藏层参数和偏置项W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([H1_NN,H2_NN], stddev=0.1))
第一次池化后为14*14#第二次卷积后是14*14,第二次池化后为7*7#上面步骤完成以后得到64张7*7的平面#初始化第一个全连接层的权值W_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024])#上一步有 7*7*64个神经元,全连接层有1024个神经元b_fc1 = bias_variable([1024])#1024个节点#把池化层2的输出扁平化为1...
小波神经网络在手写数字识别中研究与应用
多层前向神经网络在手写体数字识别应用中的研究 针对手写体数字的特点并从实用性的角度出发,采用了一种融字符特征抽取和识别于一体的五层结构的前向传播网络,为了减少连接权值的个数,在网络中采用了权值共享和部分映... 胡健,汪庆宝 - 《北京工业大学学报》 被引量: 14发表: 1996年 示例式学习系统AQ15同神经...
百度试题 结果1 题目LeNet是由YannLeCun等人于1998年提出的,是人们第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上,在手写数字识别任务上取得了巨大成功 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A
利用BP人工神经网络实现手写体数字识别; #数据的读取与整理#加载数据defdatatoarray(fname): arr=[] fh=open(fname)foriinrange(0,32): thisline=fh.readline()forjinrange(0,32): arr.append(int(thisline[j]))returnarr#建立一个函数取出labelsdefseplabel(fname): ...
多层神经网络与应用—MNIST手写数字识别(一) 一、单隐藏层神经网络构建与应用 主要内容: 1.1载入数据 1.2建立模型 1.3训练模型 1.4评估模型 1.5应用模型 1.1载入数据 1.2建立模型 1.2.1构建输入层 #定义标签数据占位符x= tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='X')#图片大小28*28y= tf.placeholder...
#一、载入数据importtensorflow as tfimportnumpy as np#导入tensorflow提供的读取MNIST的模块importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data#读取MNIST数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)#1.构建输入层x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name="X"...