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TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别
被引:12
作者:
靳涛
张永爱
机构:
[1] 福州大学物理与信息工程学院
来源:
基金:
国家重点研发计划;
关键词:
深度学习;
卷积神经网络;
TensorFlow;
D O I:
10.19358/j.issn.2096-5133.2018.04.017
中图分类号:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测试,最终测试能达到99%的识别率。
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