本文關(guān)鍵詞：TensorFlow平臺下的手寫字符識別

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【摘要】：基于谷歌第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將手寫字符作為訓(xùn)練集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整權(quán)值和閾值,最終得到有較高識別精度的模型。體現(xiàn)了TensorFlow在提高建模、編程、分析效率中的作用。通過此開發(fā)流程介紹,為進(jìn)一步使用TensorFlow構(gòu)建復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了參考。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：太原理工大學(xué)國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目資助(編號201410112013) 山西省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目資助(編號2014053)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 1概述 目前,手寫字符的識別方法已經(jīng)有多種,如支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KNN、樸素貝葉斯方法等。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種經(jīng)典的模式識別工具,應(yīng)用廣泛。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于手寫字符識別,具有識別速度快、分類能力強(qiáng)、有較好的容錯性能和學(xué)習(xí)能力的優(yōu)點。 Tensor Flow是一個

【相似文獻(xiàn)】

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9 曾U喺，

本文編號：1268398