Keras深度学习实战——手写文字识别

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Keras深度学习实战——手写文字识别

1. 介绍

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架进行手写文字识别。手写文字识别是指将手写文字转换为相应的文本，该文本可以是机器可识别的。

2. 原理详解

手写文字识别通常使用深度学习模型来提取手写文字特征，并基于这些特征识别文字。常用的深度学习模型包括卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。

• CNN 擅长提取图像的空间特征，因此可以用于识别手写文字的形状和结构。
• RNN 擅长处理序列数据，因此可以用于识别手写文字的顺序和上下文。

3. 应用场景解释

手写文字识别技术可以应用于以下场景：

• 票据识别： 自动识别银行票据、发票等上的手写文字信息。
• 信件识别： 自动识别信件上的手写地址、内容等信息。
• 古籍识别： 识别古籍上的手写文字&