TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别

靳涛; 张永爱

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TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别

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TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测试,最终测试能达到99%的识别率。

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来源
《网络安全与数据治理》 |2018年第4期|74-78|共5页
作者
靳涛; 张永爱;
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作者单位

福州大学物理与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; TensorFlow;

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