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机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip
机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合,采用MNIST数据集作为数据,通过前端HTML和jQuery框架,利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中,然后flask通过调取模型接口,把数据传入模型中进行手写体识别,形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据,线性和卷积的方法,并将结果进行对比。训练结果较为理想,可以有效识别出手写数字,并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据,建立模型,建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型,进行训练,建立训练模型,保存参数模型,得到训练模型。通过前端请求,加载模型,进行调用。完成数据传入,训练,打包,调用。可以作为基础,可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。
2022-11-21 20:25:52
22.7MB
机器学习大作业
线性回归模型识别数字手写体
卷积模型识别数字手写体
基于matlab的bp神经网络的手写体识别的实验报告
WORD格式,文章详细接受了BP神经网络的原理,发展过程,通过划分训练测试集,先进行BP神经网络的训练,得到模型后,展现训练结果,然后进行测试,识别精确度为85.88%
2022-11-11 12:30:07
397KB
BP神经网络手写体识别
matlab图像处理
1
利用逻辑回归手写体识别
利用几组正负样本组成手写体数据集,进行训练和测试.迭代次数5次,学习率0.001,计算测试集的精度,给出训练过程的收敛曲线,并对模型进行可视化分析
2022-11-10 20:23:57
76KB
mnist
机器学习
手写体
逻辑回归
1
手写体识别(神经网络全连接模型)
手写体识别要用到的数据集,推测数字的源代码,以及查看数据集要用到的源代码
2022-11-09 12:22:42
11.09MB
深度学习
计算机视觉
1
基于BP网络的手写体大写字母识别,字母标准手写体,matlab
手写大写字母识别,用到了神经网络,MATLAB的gui小程序。
2022-11-07 17:49:52
146KB
GUI
bp手写字母
神经网络
matlab小程序
1
深度学习+tensorflow+手写数字体识别-mnist
深度学习+tensorflow+手写体数字识别-mnist:这里使用的是基于全连接层网络结构的神经网络,对数字识别已经有了不错的效果,但使用卷积神经网络还可以提高正确率(约为99.2%),比如LeNet-5模型。环境:python3.7 、tensorflow 1.13.1 。
2022-10-23 11:05:14
17.37MB
手写数字体识别
手写体识别
tensorflow
mnist
1
基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全.pdf
基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 CNN 的手写体数字识别系基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全.pdf
2022-10-19 17:06:05
443KB
基于CNN的手写体数字识别系
1
手写体识别源代码VGG16,LeNet,SGAN
手写体识别源代码VGG16,LeNet,SGAN
2022-09-15 09:09:46
8KB
VGG16
LeNet
SGAN
1
基于卷积神经网络的手写体识别
使用TensorFlow实现卷积神经网络的手写字符识别,可重新训练网络
2022-08-11 09:07:18
10.03MB
python
卷积神经网络
手写字符识别
1
人工智能_手写体_BP神经网络实现
包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟悉+线性神经网络”这些系列!每句话备注!
2022-07-27 23:52:16
73.13MB
人工智能
手写体
机器学习
BP神经网络
1
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