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摘要:
介绍了一种深度神经网络对英文字母进行识别.本文采用交叉熵损失函数层来提高学习速率.实验采用4层的深度神经网络模型60000个印刷体英文字母进行分类,实验准确率达到98.89%,有较好的识别性能,验证了本文多尺度梯度特征及深度神经网络模型在字母识别上的有效性.
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文献信息
篇名 基于深度神经网络的字母识别研究
来源期刊 电脑迷 学科
关键词 深度神经网络 英文字母识别
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 网络天地
研究方向 页码范围 229
页数 1页 分类号
字数 962字 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
深度神经网络
英文字母识别
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑迷
旬刊
1672-528X
50-1163/TP
16开
重庆市渝中区双钢路3号科协大厦1202(武汉市洪山区珞狮北路2号樱花大厦A座15楼 430070)
78-230
2003
chi
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