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基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告
基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告
深度学习
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2023-12-30
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基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告
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基于神经网络的手写字符识别
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使用c++编写的 有源程序 有可执行文件 准确率较高
基于神经网络的字符识别
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3星 · 编辑精心推荐
这个基于神经网络的资源十分好用，大家可以来试一试，界面设计虽然不太好看但是用起来没问题。
手写数字识别：实验报告
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5星 · 资源好评率100%
AIstudio手写数字识别项目的实验报告，报告中有代码链接。文档包括： 1.数据预处理 2.数据加载 3.网络结构尝试：简单的多层感知器、卷积神经网络LeNet-5、循环神经网络RNN、Vgg16 4.损失函数：平方损失函数、交叉...
基于MATLAB的CNN卷积神经网络识别MNIST数据集的手写数字，识别率达到98以上，matlab2021a测试
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5星 · 资源好评率100%
单层CNN网络提取手写体数字图像的特征，并采用双层全连接网络完成手写体数字的多分类任务。实验数据集选取无偏性较好的MNIST数据集，实现了误差返向传播的过程，经过3轮训练，最终得到预测准确率为98.33%。
Python仿真及应用结课大作业-基于CNN的手写数字识别与涂鸦识别
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此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积...
卷积神经网络实现mnist手写识别
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卷积神经网络实现mnsit手写数字识别，附带数据集，基于tensorflow
CNN神经网络手写识别
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CNN神经网络手写识别的基本代码，可以帮助使用者初步学习CNN
神经网络手写字符识别
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手写字符识别
基于CNN神经网络的手写数字识别代码和实验报告
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5星 · 资源好评率100%
可以用于课程设计、毕业设计、学习参考、完整的代码、 以MNIST手写数据集划分训练集和验证集，将自己手写拍照上传的数字图片作为测试样本，训练卷积神经网络分类器识别0-9的手写数字。
基于CNN卷积神经网络识别mnist手写数据集
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基于CNN卷积神经网络识别mnist手写数据集所有源码，包括误差反向传播实现的各种层以及加载mnist数据集的方法
用CNN进行MNIST手写字符识别_CNN_MNIST_CNN手写数字识别_
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5星 · 资源好评率100%
TensorFlow框架下利用用CNN进行MNIST手写字符识别。
基于多重几何特征和CNN的脱机手写算式识别
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针对中小学数学课堂中具有复杂二维空间结构的手写算式, 提出了一种基于多重几何特征和卷积神经网络(CNN)的脱机手写算式识别的解决方案. 首先, 基于CNN分类算法, 对图像预处理后的单个手写字符进行识别; 然后, 利用...
code&doc.zip_MNIST_cnn annotation_doc_手写字符识别
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5星 · 资源好评率100%
基础的卷积神经网络代码，实现mnist手写字符识别，含中文文档说明
基于卷积神经网络的 MNIST 手写字符识别的激活函数分析-研究论文
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在这项研究工作中，分析和研究了基于深度神经网络的卷积神经网络模型在 MNIST 数据集上的性能。 该标准化数据集包括手写文本，包括数字和字母。 在各种实验中，CNN 的参数在多个实例中配置，以分析其在不同环境下的...
卷积神经网络CNN从入门到精通
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卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果，[2]将CNN应用在基于人脸的...
卷积神经网络识别MNIST
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python+tensorflow实现CNN识别MNIST手写数字数据集，需要自己下载MINIST数据集
EXE2 - CNN_CNN_卷积神经网络_手写数字识别_
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卷积神经网络手写数字识别的matlab例程
基于CNN神经网络的人脸识别
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平台环境是基于Python + TensorFlow下的CNN训练，CNN全称卷积神经网络是当前图像处理最常用的方法之一。 首先准备自己的正面照片100张，使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器，把100张照片中的人脸按照长宽64*64提取出来 input_dir = './origin' #100张原始照片 output_dir = './out'
BP神经网络的手写字符识别
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BP神经网络的手写字符识别
【CNN预测】基于CNN神经网络预测matlab源码.md
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【CNN预测】基于CNN神经网络预测matlab源码.md
基于改进CNN的铝轮毂背腔字符识别
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铝轮毂背腔字符分辨率较低、背景噪声较大,对其进行识别时不易提取几何特征和纹理特征。为此,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的字符识别方法。在原始CNN的基础上引入改进的inception结构对网络构架进行优化,以提升计算资源的利用率,并在保持网络计算资源不变的前提下增加网络的宽度和深度,降低字符识别时间。实验结果表明,该方法训练准确率达99%以上,识别准确率达98.5%,识别效果优于支持向量机
使用tensorflow构建卷积神经网络（CNN）.zip
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tensorflow为手写字符推荐的算法就是卷积神经网络，模型识别率高达99.6% 卷积神经网络原理 神经网络 含有隐含层的神经网络 卷积神经网络 使用python代码实现卷积神经网络 详细介绍参考：...
基于PyTorch与PyTorch-Lightning进行人工神经网络模型与CNN模型的构建.zip
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在 MNIST 手写字符识别数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）上对实现的两个模型进行实验测试，陈述其原理与结果。 Windows 10 Conda 4.10.3 Python 3.9 PyTorch 1.9.1 PyTorch-Lightning 1.4.9 CUDA ...
基于Mask-RCNN无分割手写数字字符串的识别
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针对现有基于过分割的手写体数字字符串识别算法的复杂度较高,以及基于无分割算法无法识别4位及以上长度字符串和准确率较低的问题,提出了基于掩模区域神经网络(Mask-RCNN)的无分割手写数字字符串的识别算法。...
基于Python进行Backward Propagation人工神经网络模型与CNN模型的构建【100011330】
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项目基于PyTorch与PyTorch-Lightning进行Backward Propagation人工神经网络模型与CNN模型的构建 需要实现的模型：1....在 MNIST 手写字符识别数据集上对实现的两个模型进行实验测试，陈述其原理与结果。
基于深度学习的字符图像识别和图像检索研究_饶哲恒.caj
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基于深度学习的字符图像识别和图像检索研究 手写字母是识别是卷积神经网络发展中的一大步
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