PyTorch实现基于卷积神经网络的手写数字识别.docx

2025-06-04 约3.39万字 56页立即下载

基于卷积神经网络的手写数字识别研究与实现.docx 基于卷积神经网络的手写数字识别研究与实现摘要近年来，随着我国经济发展水平的提高，各种经济活动产生了大量的票据业务，比如个人发票，财务以及税务账单。而这些票据的读取仍然很大部分依靠人力的读取录入，费时，费力，效率很低。而在此时，随着深度学习的火热，手写数字识别技术也有了一定的发展。如果将手写数字识别技术应用在这些场景中，可以大大的提高录入效率，产生不错的经济与社会效益。近几年来，随着互联网+、云计算、GPU的出现，基于深层神经网络的手写数字识别也越来越成熟，然而基于深层神经网络的手写数字识别也存着这一些问题，比如传统的深层神经网络（多层全连接神经网络）的识别率不高；且参数过多异常复杂

2025-01-03 约2.46万字 44页立即下载

基于神经网络的手写数字识别系统.docx 基于神经网络的手写数字识别系统 HandwrittenDigitRecognitionSystemBasedonNeuralNetwork 摘要随着社会的发展，生活中许多领域会产生大量手写数字数据需要处理，而且大部分需要人工输入计算机。针对生活中逐渐增多的手写数据信息，本文旨在利用所学知识设计一个手写体数字识别系统。对图像预处理的方法进行了研究，包括灰度转化、平滑去噪、图像分割等，预处理后的图像更适合识别，在此基础上，利用逐像素点特征提取法提取字符的特征作为识别依据；此外，还研究了BP（BackPropagation）神经网络模型的学习训练过程和反向传播算法。最终，设计

2024-12-24 约1.84万字 36页立即下载

基于BP神经网络的手写数字识别.pptx ;文献来源：;INTRODUCTION;01;存在的问题：;ZIPCODERECOGNITION;PREPROCESSING;THENETWORK;;卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。;卷积和子采样过程;6个5X5模板;每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征(每种特征都不一样)，然后每个FeatureMap有多个神经元。;;LeNet-5文字识别;LeNet-5文字识别;S4层是一个下采样层，由16个5*5大小的特征图构成。特征图中

2025-04-04 约1.08千字 24页立即下载

基于BP神经网络的手写数字识别.pptx ;文献来源：;INTRODUCTION;01;存在的问题：;ZIPCODERECOGNITION;PREPROCESSING;THENETWORK;;卷积神经网络结构;卷积和子采样过程;eNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库（一个公认的手写数据库）中最大的字母还大。这样做的原因是希望潜在的明显特征如笔画断电或角点能够出现在最高层特征监测子感受野的中心;每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征(每种特征都不一样)，然后每个FeatureMap有多个神经元。;卷积的过

2025-04-10 约小于1千字 24页立即下载

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现（毕业论文）.doc PAGE 中南大学本科生毕业论文（设计）题目 基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现目录 TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc 摘要 Ⅰ HYPERLINK \l _Toc ABSTRACT Ⅱ HYPERLINK \l _Toc 第一章绪论 PAGEREF _Toc \h 1 HYPERLINK \l _Toc 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 PAGEREF _Toc \h 1 HYPERLINK \l _Toc 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 P

2018-08-18 约3.74万字 48页立即下载

基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用资料集.docx 基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用资料集目录一、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用项目申报书二、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用立项申请书三、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用阶段性成果报告四、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用最终成果报告 基于卷积神经网络的手写文字识别系统在多语言识别中的应用项目申报书一、项目概述随着信息技术的飞速发展，手写文字识别技术在各个领域得到了广泛的应用。然而，现有的手写文字识别系统在多语言识别方面仍存在一定的局限性。为了解决这一问题，本项目拟基于卷积

2025-03-12 约8.25千字 18页立即下载

基于多重卷积神经网络的大模式联机手写文字识别[权威资料].doc 基于多重卷积神经网络的大模式联机手写文字识别本文档格式为WORD,感谢你的阅读。　　摘要：联机手写识别在日常生产生活中有着广阔的应用，模式识别也一直把其作为研究的重点。传统的识别方法是利用普通卷积神经网络技术，该方法在对小规模字符集联机手写文字识别时有着较高识别率，总体性能高，但在对大规模字符集识别时，识别率则大大降低。提出一种基于多重卷积神经网络的识别方法，旨在克服以往方法对大规模字符集识别时识别效率不高的问题，提高大规模字符集联机手写文字的识别率。系统使用随机对角Levenberg?Marquardt方法来优化训练，通过使用UNI

2018-06-23 约7.93千字 10页立即下载

2025-03-11 约1.88万字 26页立即下载

基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用资料集.docx 基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用资料集目录一、基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用项目申报书二、基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用立项申请书三、基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用阶段性成果报告四、基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用最终成果报告 基于卷积神经网络的半监督学习在手写文字识别中的应用项目申报书一、项目概述随着人工智能技术的飞速发展，手写文字识别技术在众多领域得到了广泛应用。然而，传统的监督学习方法在训练过程中需要大量的标注数据，这无疑增加了项目成本和难度。为了解决这一问题，半监督学习方法应运

2025-03-13 约7.86千字 18页立即下载

2025-03-16 约6.37千字 16页立即下载

2025-02-28 约7.4千字 18页立即下载

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现大学生毕业论文（设计）.doc 中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于目录摘要 Ⅰ ABSTRACT Ⅱ 第一章绪论 1 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 1 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 2 1.3 论文结构简介 3 第二章手写体数字识别 4 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 4 2.2 图像预处理概述 5 2.3 图像预处理的处理步骤 5 2.3.1 图像的平滑去噪 5 2.3.2 二值话处理 6 2.3.3 归一化 7 2.3.4 细化 8 2.4 小结 9 第三章特征提取 10 3.1 特征提取的概述 10 3.2 统计特征 10 3.3 结构特征 11 3

2016-04-30 约字 47页立即下载

PyTorch构建卷积神经网络实战.docx PyTorch构建卷积神经网络实战一、PyTorch框架的核心特性与优势（一）动态计算图与静态计算图的差异 PyTorch采用动态计算图（DynamicComputationGraph），允许在模型运行时实时构建计算流程。这一特性使得调试过程更加直观，开发者可以通过Python原生调试工具（如pdb）逐行跟踪梯度计算。相比之下，TensorFlow1.x的静态计算图需要预先定义完整结构，灵活性受限。动态图机制在循环神经网络（RNN）和注意力模型（如Transformer）中表现尤为突出。（二）张量操作与GPU加速 PyTorch的张量（Tensor）库支持与NumPy类似的API设计，但

2025-05-03 约3.13千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用资料集.docx 基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用资料集目录一、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用项目申报书二、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用立项申请书三、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用阶段性成果报告四、基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用最终成果报告 基于卷积神经网络的手写文字识别系统在图像分类与识别中的应用项目申报书一、立项依据随着信息技术的飞速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。其中，手写文字识别作为图像识别领域的一个重要分支，具有极高的实用价值。我国作为

2025-03-02 约7.44千字 17页立即下载