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卷积神经网络CNN 手写英文字母的识别

资 源 简 介

应用背景利用计算机做图像识别分类的经典算法,训练集中30张已知类别的手写字母图片,目的是要创建一个网络结构,使手写图片与类别之间形成一种映射,以便得到一副新的图片时,利用这个网络结构能够正确判别出它的类别,即它代表的是字母A或是字母B.关键技术利用卷积神经网络对输入图像进行卷积做特征提取,原图像的特征就被细化了,再对已提取的特征图做下采样即平均池化,在减少数据量的同时保证信息量的不丢失,如此在做一次卷积和下采样,图片尺寸变小,数据量合适,做全连接层,传统神经网络,构造输出层。训练时采用BP反向传播,梯度下降法,优化参数。

文 件 列 表

卷积神经网络-cnn识别英文字符 -
11.bmp
cnnapplygrads.m
cnnbp.m
cnnexamples.m
cnnff.m
cnnff2.m
cnnsample.m
cnnsample_letters.m
cnnsample_nums.m
cnnsetup.m
cnntest.m
cnntrain.m
data
LETTERS.mat
location.m
LT.mat
Pretreatment.m
PT.mat
stringsplit.m
test_letters
train_letters
util

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