使用卷积神经网络的数字识别
计算机视觉与模式识别
2020-04-02 v1
摘要
在模式识别中，数字识别一直是一项极具挑战性的任务。本文旨在提取正确的特征，从而实现对数字识别的更高准确率。数字识别的应用如密码、银行支票处理等，用于识别合法用户身份。早期，若干研究者已使用多种不同的机器学习算法进行模式识别，即 KNN、SVM、RFC。本工作的主要目标是通过使用卷积神经网络（CNN）识别数字，在不过度预处理数据集的情况下获得 99.15% 的最高准确率。
引用
@article{arxiv.2004.00331,
title = {Digit Recognition Using Convolution Neural Network},
author = {Kajol Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00331},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 4 figures and 2 tables