文字 辨識 CNN:卷積神經網路以字根辨識印刷體中文字
卷積神經網路以字根辨識印刷體中文字
MNIST 手寫數字辨識使用卷積神經網絡(CNN)
https://github.com
CNN (Convolution Neural Network) 與MLP 進行資料的前處理方式有所不同, 說明如下: MLP : image reshape (60000, 784): MLP 因為直接送進神經元處理, 所以60,000 筆的每 ...
改善CNN 辨識率. 以mnist 為例
https://syshen.medium.com
9 十個數字需要辨識,辨識效果通常不會太差,程式寫起來也不複雜,再加上又有mnist 這個現成的資料 ...
Keras + TensorFlow:用CNN 辨識中文手寫數字
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原本我們是用MNIST 的資料集做了一次MLP 跟CNN,但期末作業是要用中文手寫字。我們不知道哪裡有中文手寫字,所以由強者我學長印出了150 張的A4 紙 ...
PyTorch
https://hackmd.io
PyTorch - CNN 卷積神經網絡- MNIST手寫數字辨識. 在練習MNIST 使用Linear NN 訓練之後,將model 改為CNN 做進一步練習。 CNN 基礎了解,可以參考我Keras 練習的文章。
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料,用網頁展現成果
https://vocus.cc
... 辨識手寫A~Z英文字母的模型,使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network,CNN)模型訓練好的模型,當然是要拿來應用,成果呈現機器學習, CNN模型 ...
秒做CNN 手寫數字辨識
http://www.funbroad.tw
我們可以試著將濾波器輸出結果顯示出來,以證明前面所說:CNN想產生出能判斷文字圖形輪廓、斜邊或直線等構造的能力。由於CNN置於整個深層神經網路的前 ...
這麼模糊的字也能辨識嗎?我也被迫使用CNN了!
https://blog.udn.com
像這個超模糊辨識的案例就非用CNN的概念處理不可了!基本方法還是必須做一些全圖的分析,概略鎖定行高與有字的位置,限縮到較可能有字的小範圍後再進行 ...
MNIST 手寫數字辨識資料集CNN及RNN實作
https://hackmd.io
MNIST 手寫數字辨識資料集CNN及RNN實作 · 一、資料讀取與轉換 · 二、建立模型(卷積神經網絡CNN) · 三、進行訓練 · 四、評估模型準確率與進行預測 · 總結( ...
AI 紙本資料辨識之經驗分享
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文字辨識可以透過sequence to sequence的模型來做,會從某橫向掃過圖片,對圖片單向或雙向的做解析,有點像人類辨識文字的方式。這邊介紹方便的套件 ...