【摘 要】
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手写数字因为每个人的书写习惯不同而差异很大。手写数字快速有效的识别一直是图像识别领域的热门话题。提出了一种基于受限制Boltzmann机组成的深度置信网络应用于手写数字
【基金项目】
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国家自然科学基金（61370188）,北京印刷学院校级重点项目（Ea201506）,协同创新中心：绿色印刷与出版技术（PXM2016_014223_000025）
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手写数字因为每个人的书写习惯不同而差异很大。手写数字快速有效的识别一直是图像识别领域的热门话题。提出了一种基于受限制Boltzmann机组成的深度置信网络应用于手写数字识别的算法。对训练样本图片中的手写数字进行定位,分块,计算每块的特征值;用由受限制Boltzmann机组成的深度置信网络对样本特征值进行无监督学习;使用训练好的神经网络对待测样本进行深度特征提取。结果表明：该算法可行,相对于浅层学习,深度学习在图像特征提取上有了很大提高。
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