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基于深度学习的手写数字识别的研究及应用.docx

发布:2024-12-24约3.66万字共125页下载文档
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【摘要】本文详细介绍了的基于深度学习的手写数字识别的研究及应用的开发过程。随着技术的发展和生活水平的提高,人工智能识别领域也变的越来越先进,这里面的手写数字识别技术是非常重要的的组成部分。而手写数字识别是图像处理和模式识别领域里面的重要研究课题之一。手写数字由于书写者的因素,其差异性很大,各种差异都会直接影响最终的数字识别结果。

本文研究了对mnist手写数字通过卷积神经网络来识别的过程以及结果。通过比较sigmoid函数、relu函数与sofmax函数作为激活函数的优缺点以及使用范围来确定卷积神经网络各个层应该使用哪种激活函数,然后通过

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