基于Keras的MNIST数据集识别模型

Keras是以TensorFlow+Theano为后端的深度学习框架,相比于TensorFlow,Keras更加灵活快速。相比于经典的神经网络模型,卷积神经网络对图像的识别效率更高。文章基于Keras建立深度学习模型,以MNIST数据集为例,构建卷积神经网络,训练模型并进行预测,得到的MNIST数据集识别模型,达到了99.23%的识别正确率。

面向机械臂抓取的档案盒数字标签图像抗干扰识别方法

为了准确识别数字标签图像中的噪点参量,增强原始图像的抗干扰能力,提出面向机械臂抓取的档案盒数字标签图像抗干扰识别方法。根据机械臂运动模型实施抓取位姿标定处理,联合已知信息参量计算抽取系数,完成面向机械臂抓取的档案盒数字标签建立。在MNIST数据集合中,求导激活函数,再遵循初始识别权重指标赋值,实现对噪点信息的识别与提取,完成档案盒数字标签图像抗干扰识别方法的设计。以机械臂抓取运动图像为实验对象,分析对比实验结果可知,在数字标签作用下,噪点信息识别结果与其实际存在数量之间的差值水平始终低于1.3×10^(7)个,符合准确识别噪点参量、增强原始图像抗干扰能力的实用需求。

基于深度学习模型的图像识别应用研究

传统的图像识别主要是基于浅层神经网络,主要包括人工神经网络和支持向量机,然而这些浅层神经网络的特征提取能力有限。本文提出的增强卷积神经网络,通过将批量归一化层添加到卷积神经网络中既可以加快模型的运行效率、消除过拟合情况,还可提高识别准确率。本文实验基于MNIST数据集,大量的实验充分验证所提深度模型的识别能力。

基于BP神经网络的手写数字识别及优化方法

随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。

TensorFlow读取数据在简单图像识别中的应用

本文以MNIST数据库为例,用TensorFlow读取数据集中的数据,并建立一个简单的图像识别模型。同时以TensorFlow为工具,写一个手写体数字识别程序,使用的机器方法是Softmax回归。通过把占位符的值传递给会话,计算后运行梯度下降后,可以检测模型训练的结果,得到预测的标签和实际标签,接下来通过tf.equal函数来比较它们是否相等,并将结果保存到correct_prediction中。最后,用tf.reduce_mean可以计算数组中的所有元素的平均值,相当于得到了模型的预测准确率。该模型识别的准确率超过90%,具有一定的推广价值。

基于卷积神经网络的服饰图像分类

卷积神经网络是在多层神经网络的基础上发展起来的主要用于图像分类和识别的一种深度学习方法.本文设计了1个4层的卷积神经网络,其中包括3个卷积层和1个softmax输出层,并且在Fashion-MNIST数据集上完成了网络的训练和测试.测试结果表明本文设计的卷积神经网络模型可以有效地实现服饰图像的分类.

基于Keras手写数字识别模型的改进

针对结构设计不合理的卷积神经网络导致MNIST识别的准确率低、收敛速度慢和训练参数多等问题,提出卷积神经网络结构的改进模型。改进的模型采用2次卷积、2次池化和3次全连接、采用Relu激活函数和Softmax回顾函数相结合,加入Dropout层防止过拟合,加入Flatten层优化结构。为了缩减代码量,采用API功能强大的Keras模型替代Tensorflow。对MNIST的训练集和测试集数据的准确率进行仿真实验,实验结果表明:采用改进的结构在MNIST的训练中不仅收敛速度快、训练参数少、损失率低,而且在测试集上的准确率达到99.54%、高于改进前的99.25%,对后续手写数字的研究具有重要意义。

深度神经网络模型构建及优化策略

针对深度学习构建网络模型以及确定模型参数的问题,在分析神经网络基本结构和线性模型局限性的基础上,研究了深度神经网络设计的关键因素和优化策略。结合手写数字识别问题,对优化策略、动态衰减学习率、隐藏层节点数、隐藏层数等情形下的识别正确率进行了实验。结果表明,不同神经网络模型对最终正确率有质的影响,相同优化策略在不同参数取值时对最终正确率有很大影响,并进一步探究了具体选取优化策略和参数的方法。

动态特征空间的超球体分类算法

在模式识别中,样本在特征空间被直接用作分类或被核函数映射至更高维空间分类。为了提高分类效果,一般使用更好的分隔面和更有效的特征空间。提出了一种使用神经网络寻找到更有效特征空间的动态超球体算法(Dynamic Hypersphere Algorithm,DHA)。DHA采用了动态的特征变换,通过满足优化超球体的条件获得更有效的特征空间,最终通过欧氏距离得到分类结果。在标准数据集上实验证明了DHA能够通过动态的特征变换寻找到有效特征空间,从而获得更好的分类效果。为了进一步证明特征空间的有效性,将DHA应用到MNIST手写体,通过减少训练样本并且将原样本由784维降至10维获得了90.18%的识别率,在不平衡手写体中也获得了较好的效果。

基于CNN的多尺度特征在手写数字识别中的应用

在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和SoftMax分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力.