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基于TensorFlow手写数字识别模型改进

Implementation of Handwritten Numbers Recognition Based on TensorFlow

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【作者】 张哲张根耀王珂

【Author】 ZHANG ZHE;ZHANG Gen-yao;WANG KE;College of Mathematics and Computer Science,Yan’an University;

【机构】 延安大学数学与计算机科学学院

【摘要】 设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型。实验表明,使用TensorFlow能够快速实现手写图像识别,改进模型后实验准确率可从87.8%提升到99.2%。

【Abstract】 In this paper,we designed a handwritten digital recognition model and used the Softmax regression algorithm to realize the recognition of handwritten digital images on the TensorFlow framework,and added a neural network improvement model based on this model.Experiments showed that using TensorFlow can quickly realize handwritten image recognition,and the experimental accuracy can be improved from 87.8% to 99.2%.

【基金】 国家自然科学基金(61761042);延安市科研攻关项目(2017KG-01,2017WZZ-04-01)
  • 【文献出处】 延安大学学报(自然科学版) ,Journal of Yanan University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2018年04期
  • 【分类号】TP391.41;TP18
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】574
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