针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题,提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型,基于频度统计生成
主要介绍了使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介
这是我修改的别人的代码,别人的代码有点问题,我修改了一下,代码的正确率很高,可达90%以上,这是一个5层卷积神经网络的代码,误差传递和梯度更新代码里都有,可自学。
这是一个相对简单但又十分吸引人的机器学习项目。 在 Python 中使用卷积神经网络构造模型,可以识别手势并将其转换为机器上的文本。 该项目存储库的作者用 Tensorflow 和 Keras 共同搭
人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介
CNN卷积神经网络实现手写数字识别,Matlab+minist数据集都有,在matlab上可直接运行,新手友好,亲测可用。
卷积神经网络CNN是一种广泛应用于图像、语音和文本识别等领域的神经网络模型。其主要基于卷积和池化两种特殊的操作方式来提取特征,通过多层次的神经元组合实现对复杂模式的自动学习和识别。本文将深入探讨CNN
在社会生活各领域中,存在着含有大量数字信息的文件,实现计算机对数字的自动识别已经成为当今社会的一种 需求。基于此,文中提出了一种神经网络的方法来实现数字识别。经实验结果表明,该系统取得了较好的识别精度
基于BP神经网络的字母识别系统,包括向量建立,神经网络的建立,网络训练,性能分析,字符识别等。