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基于TensorFlow深度學習的Minist手寫數字識別技術

摘要:目前,人類手寫字的識別問題成為了研究熱點。針對手寫體識別領域廣泛使用的Minist數據集,基于深度學習中的Tensorflow框架,介紹了Softmax模型與卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)模型,并分析了CNN模型的激活函數。選擇ReLUs函數代替傳統的Sigmoid函數和Tanh雙曲正切函數,提高識別過程中的收斂速度。此外,對上述兩個模型進行實現,對比模型的識別準確度,以期為手寫體數字識別的研究和發展提供參考。

關鍵詞:
  • tensorflow  
  • softmax模型  
  • cnn模型  
  • 激活函數  
  • 數字手寫體識別  
作者:
祝永志; 張彩廷
單位:
曲阜師范大學信息科學與工程學院; 山東日照276826
刊名:
通信技術

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:通信技術

通信技術雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:51-1167/TN。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1967年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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