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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
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