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基于TensorFlow深度学习的Minist手写数字识别技术

摘要:目前,人类手写字的识别问题成为了研究热点。针对手写体识别领域广泛使用的Minist数据集,基于深度学习中的Tensorflow框架,介绍了Softmax模型与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,并分析了CNN模型的激活函数。选择ReLUs函数代替传统的Sigmoid函数和Tanh双曲正切函数,提高识别过程中的收敛速度。此外,对上述两个模型进行实现,对比模型的识别准确度,以期为手写体数字识别的研究和发展提供参考。

关键词:
  • tensorflow  
  • softmax模型  
  • cnn模型  
  • 激活函数  
  • 数字手写体识别  
作者:
祝永志; 张彩廷
单位:
曲阜师范大学信息科学与工程学院; 山东日照276826
刊名:
通信技术

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:通信技术

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