基于AdamOptimizer自编码的手写数字识别研究

来源 :佳木斯大学学报(自然科学版) | 被引量 : 9次 | 上传用户：songjuan119004

【摘要】

：

介绍自编码神经网络的基本原理,并将自编码神经网络应用于手写数字识别中。实验中采用手写体数字库MNIST作为数据源,通过实验结果表明自编码神经网络在手写数字识别中能达到很好的识别效果。经过优化器为AdamOptimizer与RMSProp Optimizer比较发现不同优化器所获得的识别效果不同,优化器为AdamOptimizer的识别效果比优化器为RMSProp Optimizer的识别效果更好一

【作者】

：

崔广新李殿奎

【机构】

：

佳木斯大学信息电子技术学院

【出处】

：

佳木斯大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

自编码神经网络手写数字识别优化器图像识别 self-coding neural network hand-written digital recognit

【基金项目】

：

2017年黑龙江省教育科研专项（2017-001）, 2009年佳木斯大学重点项目（2009-10）

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