10.16055/j.issn.1672-058X.2015.0008.011
基于深度学习的手写数字分类问题研究
手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;实验结果表明深度学习在识别手写体数字时具有更高的准确率.
手写体数字识别、深度学习、样本训练
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O224(运筹学)
重庆市自然科学基金计划项目CSTC2011jjA0893
2015-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
49-53
