基于神经网络的数字识别,语音识别深度神经网络

手写数字识别的神经网络算法有哪些

看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。对于MNIst数据集（28*28的手写数字），2层神经网络准确率可达99%，svm也有98%以上。

以上实现非常简单，matlab已经有现成工具箱。卷积神经网络通常用于更加复杂的场合，闭合是被图像内容等。

在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率，但是实现起来较为复杂，需要通过开源框架caffe，keras等进行编程。

如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度，用简单的svm，神经网络，softmax等调调参数就行了。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络手写数字识别，总误差一直降不下来

上图是解决问题的神经网络模型，它是一个三层神经网络写作猫。对于这样的神经网络，我们要解决问题，必须要有训练集来训练它。

我们所用到的训练集：大量28x28像素的图片（这些图片通过扫描一些手写数字得到），这些输入的像素是灰度级的，0.0代表白色，1.0代表黑色，介于两者之间为灰色。

由训练集可知，我们的inputlayer应该有28x28=784个neurons，上图简略了一些。

第二层是hiddenlayer，我们设置它的neurons有n个，上图中n=15第三层是outputlayer，它有10个neurons（因为数字无非就是0~9），并且我们假定，如果第一个neuron被激活，ouput=1，那么就说是被到的数字为0，以此类推。

（这个时候大家可能会问，要是多个neurons被激活呢？原文中说要取最大值的那个，但是如果有两个最大值，或者有两个以上最大值呢？）

BP神经网络做手写数字识别误差较大

CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deeplearning太火了，CNNs也往这里面靠。

虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。

如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集

用卷积神经网络CNN识别手写数字集的方法CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deeplearning太火了，CNNs也往这里面靠。

虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。