基于深度学习的手写数字识别技术应用

• 作者: 刘沛丰 崔现伟 王梓桥 王铮 郝峰
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手写数字识别 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 78-79
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 1122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.11.43

摘要

本文基于深度学习技术搭建卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN),用MNIST数据集作为训练以及测试样本设计了一个手写数字识别技术应用系统.系统采用ReLu的激活函数,实验结果表明对手写数字的识别准确精度可以达到98.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王梓桥	北方工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0
2	刘沛丰	北方工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0
3	郝峰	北方工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0
4	王铮	北方工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0
5	崔现伟	北方工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0