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    tensorflow2.0手写数字识别_tensorflow手写汉字识别

    手写识别的应用场景有很多,智能手机、掌上电脑的信息工具的普及,手写文字输入,机器识别感应输出;还可以用来识别银行支票,如果准确率不够高,可能会引起严重的后果。...当然,手写识别也是机器学习领域的一个Hello World任务,感觉每一个初识神经网络的人,搭建的第一个项目十之八九都是它。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别,与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字,样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型,说白了就是简单,样本特征少,难度小很多。...工具:pycharm 数据源:来自手写数据机器视觉数据库mnist数据集,包含7万张黑底白字手写数字图片,其中55000张为训练集,5000张为验证集,10000张为测试集。...运行mnist_app.py文件,结果如下: 先输入需要识别的图片number数,然后传入图片路径,最后返回识别结果。

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    TensorFlow实例: 手写汉字识别

    MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。...但其中有一些trick,在实际项目当中有很大的好处, 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存(尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别...images:temp_image}) sess.close() return final_predict_val, final_predict_index 运气挺好,随便找了张图片就能准确识别出来...Summary 综上,就是利用tensorflow做中文手写识别的全部,从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据,到如何设计network, 到如何做train,validation...感觉这个中文手写汉字数据集价值很大,后面感觉会有好多可以玩的。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24698483?refer=burness-DL

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    用GAN生成自己的手写字体

    本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 最近受到b站一个视频的启发,想做一套属于自己的字体,但是又不想写好几千个字,为了偷个懒,调研了一下用神经网络合成字体的算法,最终找到一篇名为W-Net...而这片W-net号称只需要一个字就可以生成一套字体,你相信吗?我虽然不太信,但是为了少写几个字,也值得尝试一下。 生成器结构: ?...算法思路简介: 图中左侧的分支用于提取汉字结构信息 图中右侧的分支用于提取字体风格信息 字体风格特征只选用了较深层网络得到的特征图 采用对抗训练的方式得到与真实汉字相近的图片 关于判别器结构,文章一笔带过...字体类别损失:判别器得到的汉字类别损失。...,所以用全连接层对字体进行分类。

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    基于keras的手写数字识别_数字识别

    一、概述 手写数字识别通常作为第一个深度学习在计算机视觉方面应用的示例,Mnist数据集在这当中也被广泛采用,可用于进行训练及模型性能测试; 模型的输入: 32*32的手写字体图片,这些手写字体包含0~...9数字,也就是相当于10个类别的图片 模型的输出: 分类结果,0~9之间的一个数 下面通过多层感知器模型以及卷积神经网络的方式进行实现 二、基于多层感知器的手写数字识别 多层感知器的模型如下,其具有一层影藏层...x_test, y_test) # 从Keras导入Mnist数据集 (x_train, y_train), (x_validation, y_validation) = loadData() # 显示4张手写数字图片...>..] - ETA: 0s 10000/10000 [==============================] - 1s 112us/step MLP: 98.07% 三、基于卷积神经网络的手写数字识别

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