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  1. Handwritten-Text-Recognition-and-Translation-System-源码

  2. 项目说明 该项目是一个脱机手写文本识别（HTR）系统，可将扫描图像中包含的印地语字符或英语单词转换为数字文本，并在网页中显示输出。除了转录外，还使用python API将文本从北印度语译成英语，反之亦然。 为了完成上述转录任务，使用了两个主要方法：直接对单词进行分类和字符分割。 对于前者，卷积神经网络（CNN）与各种体系结构一起使用，可以训练可以准确分类单词的模型。对于后者，使用长短期记忆网络（LSTM）进行卷积以构造每个字符的边界框。然后将分割后的字符传递到CNN进行分类，然后根据分类和分割的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42119866

  1. 课堂教学：使用卷积神经网络通过图像分类演示将人工智能引入新生-源码

  2. 手写数字识别 版权所有2020 The MathWorks，Inc. 介绍 该示例代码已与金泽理工大学合作使用卷积神经网络对图像分类进行了开发。 使用使用App Designer构建的原始可视化应用程序，学生可以在学习和体验实用技术的同时，可视化神经网络的训练过程，以使用自己的手写字母来提高其准确性。 工作流程 步骤1：准备资料 步骤1-1 [讲师]打印工作表（template.pdf）并将其提供给每个学生。 [学生]如下在打印的工作表上写0-9位数字。 步骤1-2 [讲师]扫描每个学生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134038

  1. 手写数字识别：使用卷积神经网络的手写数字识别-源码

  2. 手写数字识别 使用卷积神经网络的手写数字识别 使用Keras和MNIST数据集完成 建筑学： Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv2d_239 (Conv2D) (None, 26, 26, 32) 320 ___

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42127835

  1. 机器学习论文-源码

  2. 机器学习论文 卷积神经网络 Yann LeCun，Leon Bottou，Yoshua Bengio和Patrick Haffner着 评论适用于手写字符识别的各种方法，并将它们与标准手写数字识别任务进行比较。 Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever和Geoffrey E.Hinton 在ImageNet 2010上训练 新功能： 鲁鲁 在多个GPU上训练 本地响应规范化 重叠池 s = 2 z = 3 难以适应 最大化多项式逻辑回归目标 凯伦·西蒙扬（Karen S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42136477

  1. Digit_Recognition_Web_App：使用CNN模型在Keras的MNIST数据集上训练的手写数字识别应用程序。 使用的技能是Tensorflow，HTML，CSS，javascript-源码

  2. Digit_Recognition_Web_App 链接： : 应用程序的结构 keras-> Tensorflow.js->（html + css + javascr ipt）-> github页面 你好，物体识别世界！ 目标： 通过在keras中可用的MNIST数据集上训练模型，使卷积神经网络能够识别手写数字。 MNIST数据集： 训练数据集包含60000张图像，测试数据包含10000张图像。每个图像为28x28像素和灰度。 CNN模型概述： is这是一个具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42136365

  1. mnist-flask：一种Flask网络应用，用于使用机器学习进行手写数字识别-源码

  2. MNIST Flask应用程序 Web应用程序，用于使用卷积神经网络进行手写数字识别。 使用Keras 在的MNIST数据集上训练了该模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42112894

  1. digit-recognizer-flask-cnn：一个简单的Flask应用程序，可以识别手写数字。 使用TensorFlow和Keras开发-源码

  2. 数位识别器烧瓶 一个可以识别手写数字的简单Web应用程序。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 卷积神经网络（CNN）是一种受动物视觉皮层组织启发的神经网络。 它用于大多数图像识别任务。 使用MNIST手写数字数据集训练了该模型。 要在本地运行，请首先克隆目录。 git clone https://github.com/moinudeen/digit-recognizer-flask-cnn.git 接下来cd进入目录。 cd dig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42128963

  1. 数字识别：使用Keras和Flask进行手绘数字识别-源码

  2. 用Keras进行数字识别 项目概况 基于MNIST数据集的手写数字识别。 卷积神经网络是使用Keras＆Tensorflow（GPU）构建的。 Heroku托管的Web应用程序是使用Flask框架Ajax和FileSaver构建的。 工具，模块和技术 Python –网站开发： 烧瓶| condaHeroku | 码头工人 Python – CNN： 喀拉拉邦| 张量流scipy | numpy | h5py Javascr ipt jQuery | 阿贾克斯 Web开发： HTML |

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42099176