关于神经网络数字识别的原理及技术分析的期刊文献
时间: 2023-12-31 16:05:00 浏览: 83
基于神经网络的验证码识别
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以下是几篇关于神经网络数字识别的原理及技术分析的期刊文献:
1. "Handwritten Digit Recognition Using Convolutional Neural Networks",作者:Yuhao Wang, Yanpeng Cao, Zhongyuan Wang,期刊:IEEE Access,年份:2018。
该文献介绍了使用卷积神经网络实现手写数字识别的原理和技术分析。作者通过对MNIST数据集进行实验,证明了卷积神经网络在手写数字识别方面的优越性。
2. "A Comparative Study of Deep Learning Models for Handwritten Digit Recognition",作者:Rahul Vijay, Abhinav Dhall,期刊:arXiv,年份:2019。
该文献比较了不同深度学习模型在手写数字识别方面的表现。作者使用了MNIST、USPS和SVHN等多个数据集进行实验,探讨了不同模型的优缺点及适用场景。
3. "A Survey on Deep Learning in Handwritten Digit Recognition",作者:Jin Xia, Xingxing He, Xiangyu Kong,期刊:International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,年份:2019。
该文献综述了深度学习在手写数字识别领域的应用现状,介绍了常见的深度学习模型及其改进方法。作者还讨论了深度学习在手写数字识别方面的挑战和未来发展方向。
以上文献均可在网络上查询到全文或摘要。
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