LeNet-5模型相关论文
为制作手写数字图像数据集,使用OpenCV图像识别技术来分割表格并提取网格图片.对收集的100份手写数字表格,进行表格识别与去除,再......
卷积神经网络凭借其特有的结构,应用于众多领域,推动人工智能迎来新浪潮。LeNet-5模型作为典型的卷积神经网络,该研究有利于推广到......
垃圾分类已成为全国新风尚,但是垃圾分类的过程中,由于垃圾品类复杂而繁多,群众反应存在分类困难。为了更好地解决垃圾分类困难这......
在卷积神经网络的基础上改进了LeNet-5模型,建立了更适合于手写数字识别的神经网络模型,并对改进后的模型及网络训练识别过程进行......
花卉种类识别属于植物分类的重要分支之一,有着很高的研究和应用价值。但是,目前的花卉识别方法普遍存在着时间长、准确率较低的问......
目前人工智能在自动驾驶中得到大量的应用,深度学习是实现人工智能的技术之一,尤其是深度学习中的卷积神经网络擅长处理图像分类、......
手写体中文的自动识别是中文文档数字化的前提和基础,由于中文字符数目繁多、相似性强、字体种类繁多、书写随意、缺乏统一规范等......
以机器学习的神经网络算法进行数字的识别,研究卷积神经网络,分析卷积神经网络输入层、卷积层、激励层、池化层和全连接层的原理和......
针对卷积神经网络层数设计和参数优化问题,改进和测试了LeNet-5模型。通过MNIST字符库,分析了卷积层参数滤波器数量、核大小、池化......
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作为深度前馈人工神经网络的一种,卷积神经网络在图像识别领域得到了成功应用。其中,最经典的卷积神经网络模型就是LeNet-5模型。......
光学字符识别是模式识别领域的重要分支。近年来,汉字、英文等主流文字识别技术飞速发展,与这些主流文字相比,维吾尔识别技术起步......
现在绝大多数智能家居系统、人工智能机器人等都是以语音控制或者APP控制为主,这就使得一些特殊群体无法享受人工智能给生活带来的......
电主轴作为高档数控机床的核心部件,已广泛应用于各种尖端及特殊制造领域中,其性能和运行状态直接影响着设备的加工精度和产品质量......
目前,卷积神经网络在图像识别和分类领域取得了良好的效果, 但网络结构和参数的选择对图像识别和分类的效 果与效率影响很大。为了......
在文字识别领域中,手写体识别比印刷体识别更具挑战性.藏文手写体识别已经成为重要的研究课题之一.本文提出了一种基于卷积神经网......
