第一次寫部落格，可能寫的比較亂，請不要在意。
做個介紹，本程式是我的畢業設計內容，主要任務是使用神經網路識別出一行字元，包括漢字、字母和標點符號，印刷體和手寫的字元都可以識別，測試結果在下面。我的訓練顯示卡是gtx titan xp （12gb）
現在來簡單說說我的思路，首先，我對訓練集進行大量預處理以提高最終的識別正確率，比如將按比例伸縮，轉為灰度值等，如果有需要還可以用資料增強，其次，用cnn進行特徵提取，接著，將提取的特徵送入長短期記憶網路中處理，然後，將處理後的值展平送入keras的ctc函式中，最後，用ctc解碼，將得到的值對照「字典」翻譯即可。為了降低過擬合，我使用了dropout和recurrent_dropout。
「字典」位址 /s/1f-q6yyk00mdpjz78njpvpg，密碼 o2lk。這是乙個txt檔案，裡面是所有待**的字元，每個字元各佔一行，預處理時讓程式讀入該txt成為字典，最後將解碼時得到的值依照字典翻譯即可得到正確的結果。
由於畢業設計應該還在審核的原因，**就先不放了，下面是部分例子，正確率差強人意。
機器學習 人工神經網路手寫數字識別
00.寫在前面 由於最近要出去實習，所以開始接觸機器學習的內容，逐步將自己的實驗內容整理成博，以供以後使用。這次主要是關於驗證碼的識別和手寫數字的識別，其實兩者根本上是相同的原理 工具 pycharm python3.5 keras 01.訓練資料的獲取 為了能得到後面實驗所需的資料，我自己手寫了一...
人工神經網路評價法案例 人工神經網路演算法的例子
大腦中的訊號以大約每秒118.872公尺的速度從乙個神經元跳到另乙個神經元。另一方面，光在一秒鐘內傳播的速度3.0 10 8m s 想象一下，如果人類大腦中想訊號傳播速度也有光那麼快，那將會發生什麼不可思議的事。加州大學洛杉磯分校 ucla 的研究人員周四公布了一種3d列印的光學神經網路，它能讓計算...
人工神經網路的特點
人工神經網路是由大量節點相互連線構成的具有資訊響應的網狀拓撲結構，可用於模擬人腦神經元的活動過程，它反映了人腦功能的基本特性，包括諸如資訊加工 處理和儲存等過程。到目前為止，已經發現的人工神經網路特徵主要有非線性 並行處理和容錯性，並具有聯想 自學習 自組織和自適應能力。一 非線性 人工神經網路可以...