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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼文檔指導(dǎo)與詳細(xì)推導(dǎo)第一頁,共21頁。NNdigitrecognition1.Background2.Methodneuralnetworkback-propagation3.Experimenttrainingandtestingsamplesneuralnetworkstructureresults第二頁,共21頁。OCR(OpticalCharacterRecognition)hasbecomeoneoftheimportantmethodsingatheringinformationandinformationtransformation.Digitrecognitionhasapromisingfeatureinmanyfieldsinsociety,suchasthecarlicenseplaterecognition,postcoderecognition,thestatisticsofreportformsandfinancialreportforms.SotheresearchontheDigitrecognitionisimportant.background第三頁,共21頁。neuralnetworkNeuralnetworkisamachinelearningmethod.method第四頁,共21頁。BackPropagationBackpropagation(BP)isaneuralnetworklearningalgorithm.method第五頁,共21頁。EnvironmentHardware:CPU:Intelcorei73630QM,2.4GHZMemory:8GByteSoftware:OS:windows7(64)IDE:vs2010(C++)
Experiment第六頁,共21頁。Experiment-TrainingandtestingSamplesTrainingandtestingsamplesarefromMNIST,Everypicisa28*28dotmatrixThereare10picsinasample,andthereare891samples
Experiment第七頁,共21頁。NeuralnetworkdesignOurneuralnetworkhas3layers:LayerInputlayerHiddenlayerOutputlayerDimension14*14=19619610meaningAveragegreyvalueoffourneighbordotsEmpiricalvalue,about1~1.5timesoftheinputTargetnumbers,I.e.0,1,2,3….9Experiment第八頁,共21頁。neuralnetworkdesignBPneuralnetworkExperiment第九頁,共21頁。resultsTrainingsamples:Testingsamples:TrainingitemsSamplepicsRightpredictionRightratioTrainingtimevalue7000688898.4%603476msTestingitemstestpicsRightpredictionRightratioTrainingtimevalue1900179194.2632%908ms(0.48ms/pic)Experiment第十頁,共21頁。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前,用濾波器進(jìn)行特征抽取使用卷積核作為特征抽取器自動(dòng)訓(xùn)練特征抽取器(即卷積核,即閾值參數(shù))2023/4/18第十一頁,共21頁。卷積卷積其實(shí)是一個(gè)圖像處理核卷積用于增強(qiáng)圖像的某種特征2023/4/18第十二頁,共21頁。卷積的例子2023/4/18第十三頁,共21頁。子采樣降低圖像分辨率減少訓(xùn)練維數(shù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大小變化的適用性2023/4/18第十四頁,共21頁。一般卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)2023/4/18第十五頁,共21頁。我的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2023/4/18第十六頁,共21頁。實(shí)驗(yàn)效果2023/4/18第十七頁,共21頁。訓(xùn)練時(shí)間次數(shù)及準(zhǔn)確率2023/4/18第十八頁,共21頁
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