基于深度卷积神经网络的手写数字识别：使用 EBLearn 的实验研究
神经与进化计算
2016-04-25 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
本文报告了一项关于深度卷积神经网络架构的实验研究结果，该架构利用 EBLearn 库对不同手写数字进行分类。该神经网络旨在将输入图像分类为 10 个不同的类别或数字（0-9），并探索新发现。所使用的输入数据集由大小为 32X32 的灰度数字图像组成（MNIST 数据集）。
引用
@article{arxiv.1307.3782,
title = {Handwritten Digits Recognition using Deep Convolutional Neural Network: An Experimental Study using EBlearn},
author = {Karim M. Mahmoud},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.3782},
year = {2016}
}
备注
This paper has been withdrawn by the author due to some errors and incomplete study