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基于神经网络的手写体识别系统设计与实现

摘要

随着时代的进步计算机硬件和软件技术的不断发展,图像处理和识别领域内的技术也不断的发展,研究者可以从大规模的图片数据集中提取各个图片信息的特征。对于数字识别来说,每个人手写的数字存在着形态各异的情况,且如能够实现数字识别能够有很大的运用前景

本文主要是基于Tensorflow框架和卷积神经网络进行的。先是介绍了神经网络和卷积神经网络,了解卷积神经网络的特点和之所以有这些优点的原因和实现细节。在充分了解了这方面的知识以后,从经典模型LeNet-5模型出发,详细的了解了这个模型的每一个层和每一个具体的细节,并不断对这经典的手写体识别