基于Keras手写数字识别模型的改进 被引量：10

1

作者 高宇鹏 胡众义 《计算技术与自动化》 2021年第2期164-169,共6页

针对结构设计不合理的卷积神经网络导致MNIST识别的准确率低、收敛速度慢和训练参数多等问题,提出卷积神经网络结构的改进模型。改进的模型采用2次卷积、2次池化和3次全连接、采用Relu激活函数和Softmax回顾函数相结合,加入Dropout层防... 针对结构设计不合理的卷积神经网络导致MNIST识别的准确率低、收敛速度慢和训练参数多等问题,提出卷积神经网络结构的改进模型。改进的模型采用2次卷积、2次池化和3次全连接、采用Relu激活函数和Softmax回顾函数相结合,加入Dropout层防止过拟合,加入Flatten层优化结构。为了缩减代码量,采用API功能强大的Keras模型替代Tensorflow。对MNIST的训练集和测试集数据的准确率进行仿真实验,实验结果表明:采用改进的结构在MNIST的训练中不仅收敛速度快、训练参数少、损失率低,而且在测试集上的准确率达到99.54%、高于改进前的99.25%,对后续手写数字的研究具有重要意义。 展开更多

关键词 Keras 卷积神经网络 mnist数据集

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基于深度学习模型的图像识别应用研究 被引量：7

2

作者 张宝燕 《山西电子技术》 2020年第6期87-89,93,共4页

传统的图像识别主要是基于浅层神经网络,主要包括人工神经网络和支持向量机,然而这些浅层神经网络的特征提取能力有限。本文提出的增强卷积神经网络,通过将批量归一化层添加到卷积神经网络中既可以加快模型的运行效率、消除过拟合情况,... 传统的图像识别主要是基于浅层神经网络,主要包括人工神经网络和支持向量机,然而这些浅层神经网络的特征提取能力有限。本文提出的增强卷积神经网络,通过将批量归一化层添加到卷积神经网络中既可以加快模型的运行效率、消除过拟合情况,还可提高识别准确率。本文实验基于MNIST数据集,大量的实验充分验证所提深度模型的识别能力。 展开更多

关键词 图像识别 深度学习 增强卷积神经网络 mnist数据集

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基于改进激活函数的用于台风等级分类的深度学习模型 被引量：7

3

作者 郑宗生 刘兆荣 +4 位作者 黄冬梅 宋巍 邹国良 侯倩 郝剑波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期177-181,205,共6页

针对特定任务中深度学习模型的激活函数不易选取的问题,在分析传统激活函数和现阶段运用比较广泛的激活函数的优缺点的基础上,将Tanh激活函数与广泛使用的ReLU激活函数相结合,构造了一种能够弥补Tanh函数和ReLU函数缺点的激活函数T-ReL... 针对特定任务中深度学习模型的激活函数不易选取的问题,在分析传统激活函数和现阶段运用比较广泛的激活函数的优缺点的基础上,将Tanh激活函数与广泛使用的ReLU激活函数相结合,构造了一种能够弥补Tanh函数和ReLU函数缺点的激活函数T-ReLU。通过构建台风等级分类的深度学习模型Typ-CNNs,将日本气象厅发布的台风卫星云图作为自建样本数据集,采用几种不同的激活函数进行对比实验,结果显示使用T-ReLU函数得到的台风等级分类的测试精度比使用ReLU激活函数的测试精度高出1.124%,比使用Tanh函数的测试精度高出2.102%;为了进一步验证结果的可靠性,采用MNIST通用数据集进行激活函数的对比实验,最终使用T-ReLU函数得到99.855%的训练精度和98.620%的测试精度,其优于其他激活函数的效果。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 激活函数 台风等级 mnist数据集

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深度神经网络模型构建及优化策略 被引量：5

4

作者 杨波 梁伟 《计算机时代》 2022年第1期8-13,18,共7页

针对深度学习构建网络模型以及确定模型参数的问题,在分析神经网络基本结构和线性模型局限性的基础上,研究了深度神经网络设计的关键因素和优化策略。结合手写数字识别问题,对优化策略、动态衰减学习率、隐藏层节点数、隐藏层数等情形... 针对深度学习构建网络模型以及确定模型参数的问题,在分析神经网络基本结构和线性模型局限性的基础上,研究了深度神经网络设计的关键因素和优化策略。结合手写数字识别问题,对优化策略、动态衰减学习率、隐藏层节点数、隐藏层数等情形下的识别正确率进行了实验。结果表明,不同神经网络模型对最终正确率有质的影响,相同优化策略在不同参数取值时对最终正确率有很大影响,并进一步探究了具体选取优化策略和参数的方法。 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 神经网络 手写数字识别 mnist数据集

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基于生成对抗网络的手写数字生成模型对比分析 被引量：2

5

作者 丁泽云 《现代工业经济和信息化》 2023年第4期263-265,共3页

相比于GAN技术,手写数字生成技术没有那么亮眼,但它却是图像生成可以参考借鉴的最简单实例,从手写数字到手绘图像,甚至到手工雕像,人工智能已经渗透到了艺术创作领域并且通过训练创造出令人赞不绝口的艺术作品。主要研究了利用生成对抗... 相比于GAN技术,手写数字生成技术没有那么亮眼,但它却是图像生成可以参考借鉴的最简单实例,从手写数字到手绘图像,甚至到手工雕像,人工智能已经渗透到了艺术创作领域并且通过训练创造出令人赞不绝口的艺术作品。主要研究了利用生成对抗网络进行手写数字生成的技术,基于对生成对抗网络原理的理解,在Tensor Flow深度学习框架与MNIST数据集的基础上,完成了网络的训练与测试,重点对比分析了MLP-GAN、DCGAN、CGAN以及C-DCGAN模型生成手写数字的情况,最后的训练结果表明,C-DCGAN生成的图片更清晰高效。 展开更多

关键词 GAN 深度学习 图像生成 TensorFlow mnist数据集

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基于深度学习的对抗网络图像识别方法研究

6

作者 张守震 姜飞 《南宁师范大学学报（自然科学版）》 2024年第1期78-81,共4页

为了解决传统图像的识别低效且需要过多的人工参与的问题,对更加高效的生成式对抗网络模型进行研究:(1)在经过博弈训练达到收敛的GAN模型的基础上,对判定器进行优化,并加入softamx层以便能更好地进行图像识别;(2)在基础IR-DCGAN模型上选... 为了解决传统图像的识别低效且需要过多的人工参与的问题,对更加高效的生成式对抗网络模型进行研究:(1)在经过博弈训练达到收敛的GAN模型的基础上,对判定器进行优化,并加入softamx层以便能更好地进行图像识别;(2)在基础IR-DCGAN模型上选用MNIST数据集进行训练和测试,并将生成器生成的实验样本输入判定器中,每进行一次迭代训练,数据集就会有所扩充,经过足够的迭代训练后IR-DCGAN就基本稳定,其图像识别准确率相较于其他识别方法有显著提升。当迭代次数达到25000次时IR-DCGAN识别网络已经基本成熟,同时表明IR-DCGAN模型比其他方法的识别准确率大幅增加。 展开更多

关键词 生成式对抗网络 mnist数据集 IR-DCGAN模型

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基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究 被引量：2

7

作者 张文 王意 刘天宇 《电脑知识与技术》 2023年第35期27-29,共3页

手写数字识别是图像分类的常见应用方向,可广泛应用于快递编码识别、简历电话号码识别、电脑自动判卷等方面。为了解决BP神经网络在手写数字识别中全连接模型参数过多、网络计算数据量大、识别准确率低等问题,采用卷积神经网络CNN进行... 手写数字识别是图像分类的常见应用方向,可广泛应用于快递编码识别、简历电话号码识别、电脑自动判卷等方面。为了解决BP神经网络在手写数字识别中全连接模型参数过多、网络计算数据量大、识别准确率低等问题,采用卷积神经网络CNN进行手写数字识别。采用PyTorch搭建了网络模型,对MNIST数据集进行训练,手写数字识别;采用交叉熵损失函数和Adam优化算法,并设置学习率为0.001;经过100个Epoch后,识别准确率达到了99%,通过GUI界面可以识别自制的手写数字,具有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 PyQt5 mnist数据集 手写数字识别

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基于手写体数字识别的激活函数对比研究 被引量：1

8

作者 宋倩 罗富贵 《现代信息科技》 2023年第4期95-97,共3页

针对手写体数据集在卷积神经网络训练时分别使用sigmoid、tanh、relu与mish激活函数进行实验,对这四种激活函数下训练集误差值收敛曲线以及测试集精度曲线进行算法结果分析,实验结果表明,mish激活函数在手写体数据集上进行卷积神经网络... 针对手写体数据集在卷积神经网络训练时分别使用sigmoid、tanh、relu与mish激活函数进行实验,对这四种激活函数下训练集误差值收敛曲线以及测试集精度曲线进行算法结果分析,实验结果表明,mish激活函数在手写体数据集上进行卷积神经网络训练时效果更佳,而同样得出不同的训练数据集、激活函数的选择会影响算法对数据的拟合度和神经网络的收敛性。 展开更多

关键词 手写体数字识别 mish激活函数 卷积神经网络 mnist数据集

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面向机械臂抓取的档案盒数字标签图像抗干扰识别方法 被引量：1

9

作者 顾宇欧 丛潜 +1 位作者 刘博 黄晶 《电子设计工程》 2023年第22期187-190,195,共5页

为了准确识别数字标签图像中的噪点参量,增强原始图像的抗干扰能力,提出面向机械臂抓取的档案盒数字标签图像抗干扰识别方法。根据机械臂运动模型实施抓取位姿标定处理,联合已知信息参量计算抽取系数,完成面向机械臂抓取的档案盒数字标... 为了准确识别数字标签图像中的噪点参量,增强原始图像的抗干扰能力,提出面向机械臂抓取的档案盒数字标签图像抗干扰识别方法。根据机械臂运动模型实施抓取位姿标定处理,联合已知信息参量计算抽取系数,完成面向机械臂抓取的档案盒数字标签建立。在MNIST数据集合中,求导激活函数,再遵循初始识别权重指标赋值,实现对噪点信息的识别与提取,完成档案盒数字标签图像抗干扰识别方法的设计。以机械臂抓取运动图像为实验对象,分析对比实验结果可知,在数字标签作用下,噪点信息识别结果与其实际存在数量之间的差值水平始终低于1.3×10^(7)个,符合准确识别噪点参量、增强原始图像抗干扰能力的实用需求。 展开更多

关键词 机械臂抓取 数字标签 抗干扰识别 位姿标定 mnist数据集 图像噪点

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基于MNIST数据集的激活函数比较研究 被引量：1

10

作者 张贯航 《软件》 2023年第9期165-168,共4页

本文基于卷积神经网络(CNN),在经典手写数字识别MNIST数据集上对比了四种常用激活函数:Sigmoid、Tanh、ReLU和Re LU6。通过详细阐述激活函数的基本原理并进行实验分析,可以发现,ReLU6函数在现有神经网络算法中表现出较好的性能,具有较... 本文基于卷积神经网络(CNN),在经典手写数字识别MNIST数据集上对比了四种常用激活函数:Sigmoid、Tanh、ReLU和Re LU6。通过详细阐述激活函数的基本原理并进行实验分析,可以发现,ReLU6函数在现有神经网络算法中表现出较好的性能,具有较高的准确性和稳定性。然而,激活函数的选择应根据不同任务和数据集特点进行调整,并关注新型激活函数的研究和应用,以进一步提高神经网络的性能、泛化能力和计算效率。本文旨在为研究者和从业者提供关于激活函数选择的参考和启示。 展开更多

关键词 mnist数据集 激活函数比较 神经网络 机器学习

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基于半监督学习的大数据分类方法

11

作者 王少煜 《计算机应用文摘》 2023年第24期96-98,共3页

文章研究了基于半监督学习的大数据分类方法,并以MNIST数据集为例,对SGAN模型进行了测试。首先,介绍了半监督学习的基本思想以及SGAN模型的结构,包括标记数据、无标记数据、随机噪声、判别器和生成器等组件。其次,详细描述了在MNIST数... 文章研究了基于半监督学习的大数据分类方法,并以MNIST数据集为例,对SGAN模型进行了测试。首先,介绍了半监督学习的基本思想以及SGAN模型的结构,包括标记数据、无标记数据、随机噪声、判别器和生成器等组件。其次,详细描述了在MNIST数据集上测试SGAN模型的方法,包括数据预处理、模型构建、训练过程和性能评估。最后,给出了生成器生成样本的逼真度和多样性指标,以及判别器在测试集上的分类准确率、精确度、召回率和F1分数。经分析验证发现,SGAN模型在MNIST数据集上具有良好性能。 展开更多

关键词 大数据分类 半监督学习 半监督生成对抗网络 mnist数据集

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深度学习中激活函数权重初始值的选取 被引量：5

12

作者 孙洲鑫 王文松 《信息技术与信息化》 2020年第9期100-102,共3页

在深度学习的过程中,激活函数的选取是非常重要的,对于不同的激活函数如何选择合适的权重初始值是本文研究的重点。本文主要就激活函数权重初始值的选取提出问题,根据相关资料的查询选择几个较为特殊的权重初始值在不同激活函数上进行... 在深度学习的过程中,激活函数的选取是非常重要的,对于不同的激活函数如何选择合适的权重初始值是本文研究的重点。本文主要就激活函数权重初始值的选取提出问题,根据相关资料的查询选择几个较为特殊的权重初始值在不同激活函数上进行验证实验,得出不同激活函数对应的最佳的权重初始值的组合。 展开更多

关键词 深度学习 激活函数 权重初始值 mnist数据集 SIGMOID ReLu tanh

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基于BP神经网络的手写数字识别及优化方法 被引量：4

13

作者 夏少杰 项鲲 《智能物联技术》 2018年第1期19-22,共4页

随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnis... 随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。 展开更多

关键词 人工智能 手写数字识别 mnist数据集 算法 优化

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基于脉冲神经网络的迁移学习算法与软件框架 被引量：3

14

作者 尚瑛杰 董丽亚 何虎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期53-59,共7页

使用脉冲序列进行数据处理的脉冲神经网络具有优异的低功耗特性,但由于学习算法不成熟,多层网络训练存在收敛困难的问题。利用反向传播网络具有学习算法成熟和训练速度快的特点,设计一种迁移学习算法。基于反向传播网络完成训练过程,并... 使用脉冲序列进行数据处理的脉冲神经网络具有优异的低功耗特性,但由于学习算法不成熟,多层网络训练存在收敛困难的问题。利用反向传播网络具有学习算法成熟和训练速度快的特点,设计一种迁移学习算法。基于反向传播网络完成训练过程,并通过脉冲编码规则和自适应的权值映射关系,将训练结果迁移至脉冲神经网络。实验结果表明,在多层脉冲神经网络中,迁移学习算法能够有效解决训练过程中收敛困难的问题,在MNIST数据集和CIFAR-10数据集上的识别准确率分别达到98.56%和56.00%,且具有微瓦级别的低功耗特性。 展开更多

关键词 脉冲神经网络 迁移学习 反向传播 多层网络 mnist数据集 CIFAR-10数据集 低功耗

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基于MNIST数据集的参数最优化算法比较研究 被引量：4

15

作者 卜文锐 《电子技术与软件工程》 2021年第11期187-188,共2页

本文基于神经网络参数优化的相关技术,阐述了SGD、Momentum、AdaGrad和Adam算法的基本思想,并在函数最优化问题中和经典手写数字识别MNIST数据集上对比了四种算法的结果,AdaGrad算法在现有实验参数设定中具有较好的优化结果。

关键词 mnist数据集 参数最优化 算法比较

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TensorFlow读取数据在简单图像识别中的应用 被引量：3

16

作者 来学伟 《现代信息科技》 2019年第12期98-99,共2页

本文以MNIST数据库为例,用TensorFlow读取数据集中的数据,并建立一个简单的图像识别模型。同时以TensorFlow为工具,写一个手写体数字识别程序,使用的机器方法是Softmax回归。通过把占位符的值传递给会话,计算后运行梯度下降后,可以检测... 本文以MNIST数据库为例,用TensorFlow读取数据集中的数据,并建立一个简单的图像识别模型。同时以TensorFlow为工具,写一个手写体数字识别程序,使用的机器方法是Softmax回归。通过把占位符的值传递给会话,计算后运行梯度下降后,可以检测模型训练的结果,得到预测的标签和实际标签,接下来通过tf.equal函数来比较它们是否相等,并将结果保存到correct_prediction中。最后,用tf.reduce_mean可以计算数组中的所有元素的平均值,相当于得到了模型的预测准确率。该模型识别的准确率超过90%,具有一定的推广价值。 展开更多

关键词 mnist数据集 Softmax回归 训练模型

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改进的全卷积神经网络在手写数字识别上的应用 被引量：2

17

作者 刘宝宝 杨雪 +2 位作者 吴治虎 侯飞 穆姣 《电脑知识与技术》 2020年第35期1-3,共3页

为了提高手写数字的识别率,论文提出了一种改进的全卷积神经网络手写图像识别方法。首先通过传统的卷积神经网络获取手写数字图像的轮廓特征,其次在模型训练的初始阶段,传统的修正线性单元(RELU)激活函数被指数线性单元(ELU)激活函数所... 为了提高手写数字的识别率,论文提出了一种改进的全卷积神经网络手写图像识别方法。首先通过传统的卷积神经网络获取手写数字图像的轮廓特征,其次在模型训练的初始阶段,传统的修正线性单元(RELU)激活函数被指数线性单元(ELU)激活函数所代替,然后应用支持向量机(SVM)分类器替换原始卷积神经网络的多项逻辑回归(Softmax)分类器,并对输出的像素分类结果进行反卷积操作,从而获得分割结果。最后,使用提出的算法在MNIST数据集进行验证,与其他算法比较具有较高的识别精度。 展开更多

关键词 mnist数据集 全卷积神经网络 ELU函数 手写识别 识别率

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机器和深度学习算法在手写数字识别中的应用比较 被引量：2

18

作者 张园 王书旺 马永兵 《信息化研究》 2021年第5期60-64,共5页

手写数字识别在多个领域具有广泛应用。在实际应用中,手写数字识别的准确性至关重要。为获得最佳的手写数字识别模型,文章提出一种用于手写数字识别的卷积神经网络模型,通过实验比较支持向量机、多层感知器和卷积神经网络模型在MNIST数... 手写数字识别在多个领域具有广泛应用。在实际应用中,手写数字识别的准确性至关重要。为获得最佳的手写数字识别模型,文章提出一种用于手写数字识别的卷积神经网络模型,通过实验比较支持向量机、多层感知器和卷积神经网络模型在MNIST数据集手写数字识别中的识别准确性及其执行时间。实验结果表明,本文提出的卷积神经网络模型,在手写体数字数据集上的识别正确率可达99.4%。 展开更多

关键词 手写数字识别 mnist数据集 支持向量机 多层感知器 卷积神经网络

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基于caffe的手写数字识别研究与实现

19

作者 申肖阳 《邯郸职业技术学院学报》 2019年第1期51-53,共3页

使用深度学习框架caffe和lenet网络,对手写数字识别方法进行了研究,基于mnist数据集,对lenet网络进行了训练,最后取得了较好的训练效果。对训练得到的模型进行测试,采用mnist数据集中的测试集,识别率达到了99.24%。

关键词 caffe mnist数据集 lenet网络 深度学习

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基于卷积神经网络的服饰图像分类 被引量：4

20

作者 陈丽丽 韩润萍 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期31-36,58,共7页

卷积神经网络是在多层神经网络的基础上发展起来的主要用于图像分类和识别的一种深度学习方法.本文设计了1个4层的卷积神经网络,其中包括3个卷积层和1个softmax输出层,并且在Fashion-MNIST数据集上完成了网络的训练和测试.测试结果表明... 卷积神经网络是在多层神经网络的基础上发展起来的主要用于图像分类和识别的一种深度学习方法.本文设计了1个4层的卷积神经网络,其中包括3个卷积层和1个softmax输出层,并且在Fashion-MNIST数据集上完成了网络的训练和测试.测试结果表明本文设计的卷积神经网络模型可以有效地实现服饰图像的分类. 展开更多

关键词 卷积神经网络 服务图像分类 Fashion-mnist数据集

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