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手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;实验结果表明深度学习在识别手写体数字时具有更高的准确率。
基于深度学习的手写数字分类问题研究
【摘 要】
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手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆交通大学交通运输学院
【出 处】
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重庆工商大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年08期
【基金项目】
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重庆市自然科学基金计划项目(CSTC2011jj A0893)
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