手写体识别问题可以追溯到20世纪20年代，当时提出了统计方法可能是最佳的选择，手写体的识别在生活中会有很多的地方应用，例如：邮局里信件堆积如山，因此需要借助自动化手段识别邮政编码，实现自动化和高效地分拣邮件。实现手写体识别也有其他的方法，比如使用OCR（光学字符识别），通过将手写文档读入，然后识别文字后生成电子文档，但是这种识别的效率不高，但是如果将OCR结合着大数据和机器学习肯定会将准确率达到一
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2024-01-06 08:43:49
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# PYthon BP算法手写字识别实现指南
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编写一个基于BP算法的手写字识别程序。无论你是否有编程经验，我会按照简单明了的步骤来指导你完成整个实现过程。在开始之前，请确保你已经安装好了Python的开发环境，并且对Python的基本语法有一定的了解。
## 算法步骤
下面是整个实现过程的步骤，我们将使用一个表格来展示每个步骤的内容和对应
原创
2024-01-25 12:43:06
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一、简介基于matlab GUI界面BP网络之手写体大写字母识别二、源代码%Example1 手写体大写字母识别%形成用户界面clear all;%添加图形窗口H=figure('Color',[0.8 0.8 1],... 'position',[400 300 500 400],... 'Name','基于BP神经网络的手写体大写字母识别',... 'NumberTitle','off',... 'MenuBar','none');%画坐标轴对象，显示原始
原创
2021-11-08 09:43:13
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一、简介基于matlab GUI界面BP网络之手写体大写字母识别二、源代码%Example1 手写体大写字母识别%形成用户界面clear all;%添加图形窗口H=figure('Color',[0.8 0.8 1],... 'position',[400 300 500 400],... 'Name','基于BP神经网络的手写体大写字母识别',... 'NumberTitle','off',... 'MenuBar','none');%画坐标轴对象，显示原始
原创
2021-11-08 09:49:12
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一、简介基于matlab GUI界面BP网络之手写体大写字母识别二、源代码%Example1 手写体大写字母识别%形成用户界面clear all;%添加图形
原创
2022-04-11 18:28:44
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第一次写机器学习的文章。学完反向传播（BP算法）后做一个小实验来巩固一下，从最基本的实现到最后的优化，实验过程中遇到很多坑，比如超参数的设定，比如每种任务适合的输出函数和相应的损失函数。一度因为选择不恰当的学习率，神经元数目和激活函数而训练出人工智障。代码采用纯C/C++完成，未采用向量运算。本文不过多讨论算法原理方面内容，主要用于记录实验过程。一. 在实现手写数字识别之前，先练习一个小任务，用神
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2024-01-29 12:14:06
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1 简介模式识别是信息科学,人工智能等领域一直以来的研究热点,经过研究人员多年的努力,已经取得了很多理论的成果.在应用上,已经在气象云图,卫星遥感图片识别,工业产品检测,字符识别,语音识别,指纹识别,医学图像分析等许多方面得到了应用.特别是基于模式识别的语音系统,指纹识别系统等都是模式识别研究的成功的应用成果.手写数字识别是模式识别技术中的一个分支,被大量的应用于票据,表格,和邮政分拣等领域中.在
原创
2022-05-05 16:59:13
474阅读
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。说明上一节，我们介绍了MNIST手写字的Matlab实现，本节我们看看它的一个简单的Python实现（警告：博主是Python小白），本节代码是参考了 Michael Nielsen的neural networks and deep learning相关代码基础上完成的。博主用的Python版本为3
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2023-10-13 23:01:42
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# 手写字识别在Python中的应用
手写字识别是一种将手写数字或字母转换成可识别文本的技术，广泛应用于自动化识别、文字转换和文档数字化等领域。在Python中，我们可以利用机器学习和深度学习技术来实现手写字识别的功能。本文将介绍如何使用Python实现手写字识别，并提供代码示例。
## 准备工作
在进行手写字识别之前，我们需要准备一些工具和数据。首先，我们需要安装以下Python库：
`
原创
2024-04-28 06:28:52
308阅读
网上看的很多教程都是几个常见的例子，从内置模块或在线download数据集，要么是iris，要么是MNIST手写识别数字，或是UCI ，数据集不需要自己准备，所以不关心如何读取数据、做数据预处理相关的内容，但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水。本文从图片下载，到生成数据集列表，建立模型，最后到预测，将整个图片分类的实操流程详细讲解。 代码基于百度开源的深度学习框架 paddlepaddle
一、简介基于matlab GUI界面BP网络之手写体大写字母识别二、源代码%Example1 手写体大写字母识别%形成用户界面clear all;%添加图形窗口H=figure('Color',[0.8 0.8 1],...
原创
2021-07-05 10:36:13
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BP神经网络识别手写字体导言问题描述： 本次实验所要解决的问题是使用人工神经网络实现识别手写字体。实验采用MINST手写字符集作为识别对象。其中60000张作为训练集，剩余10000张作为测试集。实验采用python语言进行编程，使用到一些python的第三方库。使用的神经网络模型为BP神经网络，这是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。而其逆向传播过程使用了小批量梯度下降法（MBG
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2023-08-08 23:32:34
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一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2021-11-08 10:53:52
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利用 CNN 进行手写数字识别实验目的和要求利用 CNN 进行手写数字识别框架：TenserFlow（PyTorch 也行）数据集：The Mnist Database of handwritten digits网络结构：LeNet-5;具体任务：利用上述数据集/网络结构/框架实现手写数字识别，可以参考代码参考链接：实验内容和原理CNN卷积神经网络（CNN）是一种特殊的多层神经网络。像几乎所有其他
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2024-04-15 14:56:21
269阅读
一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2021-11-08 10:50:27
155阅读
一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumel数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2022-04-07 18:38:56
648阅读
手把手教你使用 3 层神经网络预测手写字符！
一、问题描述今天登龙跟大家分享下使用前馈神经网络识别 10 种类型手写字符的方法，不太了解神经网络基础的同学，可以查看我上一篇文章：从 0 开始机器学习- 深入浅出神经网络基础我们的目标就是用一个已经训练好的神经网络来预测下面这 10 类手写字符 [0 - 9]：每个字符是一个 20 X 20 = 400 像
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2023-07-31 00:47:05
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一、简介本次实验的任务是汉字识别。使用pytorch深度学习框架和HWDB手写汉字数据集进行实验。由于数据集过于庞大，这里只选取了前500个类作为实验。二、开发环境目前主流的神经网络框架有Tensorflow，Pytorch，MXNET，Keras等。本次实验使用Pytroch深度学习框架。PyTorch看作加入了GPU支持的numpy，并且它是一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。三、HWD
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2024-09-05 05:32:36
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目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。为此，需要一些 train_data 和test_data 。OpenCV git项目中有一个图片 digits.png （opencv/samples/data/ 中），其中包含 5000 个手写数字（每个数字500个），每个数字都是尺寸大小为 2
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2023-12-23 14:29:03
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目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。为此，需要一些 train_data 和test_data 。OpenCV git项目中有一个图片 digits.png （opencv/samples/data/ 中），其中包含 5000 个手写数字（每个数字500个），每个数字都是尺寸大小为 2
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2023-12-14 12:37:41
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