基于深度学习的手写数字分类问题研究

• 作者: 余锐 宋志坚
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 手写体数字识别 深度学习 样本训练
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: O224
• 字数: 3207字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2015.0008.011

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋志坚	重庆交通大学信息科学与工程学院	5	35	3.0	5.0
2	余锐	重庆交通大学交通运输学院	4	40	4.0	4.0