【摘 要】
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介绍自编码神经网络的基本原理,并将自编码神经网络应用于手写数字识别中。实验中采用手写体数字库MNIST作为数据源,通过实验结果表明自编码神经网络在手写数字识别中能达到很好的识别效果。经过优化器为AdamOptimizer与RMSProp Optimizer比较发现不同优化器所获得的识别效果不同,优化器为AdamOptimizer的识别效果比优化器为RMSProp Optimizer的识别效果更好一
【基金项目】
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2017年黑龙江省教育科研专项（2017-001）, 2009年佳木斯大学重点项目（2009-10）
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介绍自编码神经网络的基本原理,并将自编码神经网络应用于手写数字识别中。实验中采用手写体数字库MNIST作为数据源,通过实验结果表明自编码神经网络在手写数字识别中能达到很好的识别效果。经过优化器为AdamOptimizer与RMSProp Optimizer比较发现不同优化器所获得的识别效果不同,优化器为AdamOptimizer的识别效果比优化器为RMSProp Optimizer的识别效果更好一些。由于隐藏层为3层出现的过拟合情形,带来了识别效果不如隐藏层为2层的神经网络。通过调节参数可以使得co
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