论文研究-基于卷积神经网络的手写数字识别算法研究 .pdf
需积分: 0 163 浏览量
2019-08-19
19:59:01
上传
评论 2
收藏 318KB PDF 举报
http://www.paper.edu.cn
- 1 -
中国科技论文在线
基于卷积神经网络的手写数字识别算法研
究
张荣磊，刘学，田爱奎，谭浩，郑睿
**
（山东理工大学计算机科学与技术学院，淄博 255049） 5
作者简介：张荣磊（1988-），男，研究生，算法研究 刘学（1990-），女，研究生，算法分析与设计（共
同为第一作者）
通信联系人：田爱奎(1964-)，男，教授、研导，研究方向为计算机教育游戏，大数据分析等. E-mail:
takui@163.com
摘要：根据串行方式实现卷积神经网络的局限性，提出了基于 MapReduce 的卷积神经网络
识别算法，使其在手写数字识别的准确率和速度上取得更好的效果。首先利用 MapReduce
实现算法的并行化，利用 GPU 技术对该算法进行加速；并利用多区域的逻辑回归计算方法
提高图像识别的准确率；最后在实验环境下验证了改进算法的正确性和有效性。 10
关键词：卷积神经网络；手写数字识别；逻辑回归
中图分类号：TP391.41
Research on handwritten numeral recognition Algorithm
Based on Convolutional Neural Networks 15
ZhangRonglei, LiuXue, TianAikui, TanHao, ZhengRui
(School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology, Zibo 255049)
Abstract: According to the limitation of the convolution neural network based on the serial method, a
MapReduce neural network recognition algorithm is proposed, which can achieve better results in the
accuracy and speed of handwritten numerals recognition. We use MapReduce achieve the parallelism 20
of the algorithm, and the algorithm is accelerated by using GPU technology; Secondly, the method of
multi region logistic regression is used to improve the accuracy of image recognition; Finally, the
correctness and effectiveness of the improved algorithm are verified in the experimental environment.
Key words: Convolutional Neural Networks;handwritten numerals recognition;logistic regression
25
0 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是以人工神经网络为基础，并结
合深度学习理论而提出的一种识别算法，是近些年来图像识别中的研究热点
[1]
。手写数字识
别隶属于图像识别学科，是图像识别的一个分支，利用计算机代替人去完成图像的分类识别
任务，主要分为脱机手写数字识别与联机手写数字识别
[2]
。其中，联机手写数字识别相对来30
说简单，具有一定的连续性和追溯性。而脱机手写数字识别则不同，其主要是由终端输入静
止的、不可追溯的二维数字点阵图像，计算机处理起来相对复杂，本文研究的是脱机手写数
字识别
[3,4]
。
1 基于卷积神经网络的图像识别算法设计
MapReduce 属于并行编程模型，在大型计算机集群上可以完成 TB、PB 级别数据集的35
处理，该编程模型的特点就是操作简单、包容性强、扩展能力高，并且在科学计算领域得到
资源评论
