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本文主要探究深度学习在图像识别中的应用研究，重点介绍了深度学习中三个重要的网络模型：深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的训练方法和网络结构。同时，也讨论了
基于深度学习的图像识别，图像分割、图像特征提取、分类器识别这三步骤。而由于文本信息的特殊性，没有固定的形状和合理的目标分界线，传统的图像识别方式 要识别自然场景下的文本信息是相对比较困难的。
2012 年以来，深度学习极大的推动了图像识别的研究进展，突出体现在ImageNet ILSVRC 和人脸识别，而且正在快速推广到与图像识别相关的各个问题。深度学习的本质是通过多层非线性变换，从大数据
对中心投影进行了介绍，并且利用中心投影来进行图像识别。
基于多特征融合的医学图像识别研究,实现图像识别。
通过对汉字识别的研究，本文主要做了一下工作：汉字识别特征的提取，汉字特征模型的建立和汉字图像的编码，汉字图像的识别算法
tensorflow的安装、图像识别应用、训练自己的图像识别模型
图像识别
摘 要: 船舶上铺设有大量的电力输送线路，由于船舶电力系统的工况恶劣，往往会引发输电线路的短路、 漏电等故障，进而引发舰船火灾，造成严重的人员伤亡和经济损失。火灾扑救的最佳时机是在火灾发生初期，因 此
TensorFlow在图像识别上的应用（郑泽宇PPT），与大家分享
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