数字图像课程设计---CNN的应用之手写数字识别

最新推荐文章于 2022-12-19 09:27:32 发布
原创 最新推荐文章于 2022-12-19 09:27:32 发布 · 445 阅读 · 0 ·
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本项目采用卷积神经网络（CNN），使用Java语言在IDEA环境下实现了一个手写数字识别程序，专注于识别0到9之间的手写数字。该程序通过卷积层、池化层及全连接层构成的CNN进行训练，利用前向传播减少损失函数，从而降低识别误差。 
课设题目选择了卷积神经网络，用IDEA设计一个基于Java的手写数字识别程序，要求能识别0~9之间的数字。
CNN是由卷积层、池化层、全连接层组成的，可以利用方向传播函数让损失函数降到最小，以此减小误差。

**卷积层**
基于CNN的手写数字识别
盼盼的博客
06-20 1万+
基于CNN的手写数字识别 文章目录基于CNN的手写数字识别零、 写在之前壹、 聊聊CNN01. 什么是CNN02. 为什么要有CNN03. CNN模型3.1 卷积层3.2 池化层3.3 全连接层3.4 relu层3.5 softmax层贰、python的实践01. 代码框架的构建02. 准备工作03. 数据处理04. 卷积层正向传播05. 池化层正向传播06. softmax层正向传播07. CNN模型08. softmax层反馈09. 池化层反馈10.卷积层反馈11. 动态绘图12. 全部代码叁、跑一跑模
java cnn图像识别_Java分布式神经网络库Deeplearning4j之上手实践手写数字图像识别与模型训练...
weixin_34369789的博客
02-25 616
环境的搭建可以参考另一篇文章。 第一步运行MnistImagePipelineExampleSave代码下载数据集，并进行训练和保存需要下载一个文件(windows默认保存在C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\dl4j_Mnist)。文件存在git。如果网络不好。建议手动下载并解压。然后注释掉代码中的下载方法即可。如图所示: 训练需要一段时间等待即可...
计算机系模式识别课程设计（手写数字识别）
04-09
采用Fisher线性判别，实现脱机手写数字识别。 数据相关： 手写数字（选自MNIST数据库） 训练集：每个数字500个，共5000个。 测试集：每个数字100个，共1000个。 手写数字图像： bmp格式，大小28x28。已经经过位置归一化、大小归一化等处理。 程序相关： 语言：Visual C++ 6 命令行程序
基于CNN的手写体识别与GUI系统设计（新手快进来！）
qq_44215757的博客
04-17 1131
基于cnn的数字手写体识别GUI系统设计 环境搭建 准备知识 神经网络 卷积神经网络
基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）
最新发布
09-20
基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）基于python实现的CNN...
图像识别-手写数字识别plus-手写四则运算
07-05
在本项目中，我们主要关注的是“图像识别-手写数字识别plus-手写四则运算”。这是一个结合了计算机视觉和深度学习技术的应用实例，旨在让计算机能够理解并解析手写的数学运算表达式。以下是对这个项目的详细解读： ...
人工智能+课程设计+基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计-基于matlab实现
06-09
基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计，matlab实现 ## 目录结构 + .m文件：matlab源文件 + MINSTData.mat：训练数据集和测试数据集，可用load函数导入matlab ## 网络设计 ![image-20201024225324048](./...
基于CNN神经网络的手写数字识别代码和实验报告
01-12
总之，“基于CNN神经网络的手写数字识别”是一项涉及深度学习、图像处理和模式识别的重要实践。通过理解并运用CNN，我们可以构建出高精度的模型，不仅适用于手写数字识别，还可以扩展到其他图像分类任务。对于初学者...
基于深度学习CNN的手写数字识别算分系统，包含论文+系统源码-可用于课程设计和毕设设计
07-23
随着计算机技术的不断发展和完善，利用计算机图像处理技术对目标自动识别的技术研究具有现实意义，如手写数字手写数字识别系统， 基于深度学习的手写数字识别方法，采用DB算法进行手写数字定位和CRNN算法进行手写...
手写数字识别：实验报告
05-30
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、交叉熵函数 5.优化算法：adagrad、adadelta、Adam、decayedAdagrad、Adamax、Ftrl 6.实验结果截图：准确率、混淆矩阵 最后是实验总结。
中国科学院大学深度学习课程实验作业——手写数字识别（代码+实验报告）
01-14
手写数字识别是机器学习的经典任务之一，本文设计了一种简单的卷积神经网络(CNN)来完成手写数字识别任务，并采用pytorch框架搭建，其准确率在测试集高达99%，取得了不错的效果。
Java实现卷积神经网络(CNN)
11-18
用java实现卷积神经网络，平台是eclipse，如何用eclipse导入可以参考http://blog.youkuaiyun.com/baidu_37107022/article/details/70209949，作者是http://www.cnblogs.com/fengfenggirl
《机器学习》课程教学案例——手写数字识别系统开发.pdf
09-24
《机器学习》课程教学案例——手写数字识别系统开发.pdf
基于Java实现CNN，并附MNIST和语音（MFCC特征）性别识别示例。
05-04
构建CNN LayerBuilder builder = new LayerBuilder(); builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(new Size(28, 28))); builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6, new Size(5, 5))); builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2))); builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12, new Size(5, 5))); builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2))); builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10)); CNN cnn = new CNN(builder, 50); 运行MNIST数据集 String fileName = "data/train.format"; Dataset dataset = Dataset.load(fileName, ",", 784); cnn.train(dataset, 100); Dataset testset = Dataset.load("data/test.format", ",", -1); cnn.predict(testset, "data/test.predict"); 计算精度可以达到97.8%。
基于卷积神经网络CNN的手写数字识别、手写学号识别实验报告
2201_75285525的博客
12-19 1万+
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课程设计(毕业设计)—基于机器学习KNN算法手写数字识别系统—计算机专业课程设计(毕业设计)
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西瓜的博客
01-28 2万+
机器学习KNN算法手写数字识别系统 下载本文手写数字识别系统代码和课设报告的连接： 摘要 本文手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄并截图识别两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优
Python课程设计基于卷积神经网络的手写数字识别系统源码
chengxuyuanlaow的博客
10-15 1181
Python课程设计基于卷积神经网络的手写数字识别系统源码.zip-Python文档类资源-优快云下载Python课程设计基于卷积神经网络的手写数字识别系统源码.zipPython课程设计基于卷积神经网更多下载资源、学习资料请访问优快云下载频道.利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据。
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pengxiang1998的博客
04-29 7461
手写数字识别一致是一个机器学习里面常见的案例，今天通过CNN来实现一个手写数字识别来介绍一个机器学习的流程。 数据预处理 from keras import datasets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1)) # 归一化，0-255不太方便神经网络进行计算，因此将范围缩小到0—1 x_train = x_train.as
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