TensorFlow平台下的手写字符识别

发布时间：2017-12-09 00:18

  本文关键词：TensorFlow平台下的手写字符识别

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【摘要】：基于谷歌第二代人工智能学习系统TensorFlow,构建BP神经网络模型。将手写字符作为训练集输入神经网络,训练过程中不断调整权值和阈值,最终得到有较高识别精度的模型。体现了TensorFlow在提高建模、编程、分析效率中的作用。通过此开发流程介绍,为进一步使用TensorFlow构建复杂神经网络提供了参考。
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：太原理工大学国家级大学生创新创业项目资助(编号201410112013) 山西省大学生创新创业项目资助(编号2014053)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1概述 目前,手写字符的识别方法已经有多种,如支持向量机、BP神经网络、KNN、朴素贝叶斯方法等。其中BP神经网络作为一种经典的模式识别工具,应用广泛。将BP神经网络应用于手写字符识别,具有识别速度快、分类能力强、有较好的容错性能和学习能力的优点。 Tensor Flow是一个

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本文编号：1268398