手寫數字識別
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
手寫數字識別的視頻教程
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手寫數字識別的實例教程
因此可以使用標準軟件；在這個示例中，使用了著名的“MNIST 手寫體數字分類”。自卷積神經網絡發明以來，這一直被認為是一個基準。
圖1 MNIST“手寫體數字識別”基準意味著對灰度28x28圖像進行智能標簽分配
它是一個大小為28x28 像素的灰度圖像，包含一個手寫的數字和該圖像最可能輸出的數字（見圖1）。盡管任務表面上很簡單，但這包括了TFLite-Micro 支持的大量運算符子集。通常用于解決它的神經網絡架構包含兩個卷積層和池化層、至少一個全連接層、向量化非線性函數、數據調整大小和規范化操作等（見圖2）。
圖2 用于手寫數字識別的卷積神經網絡
為了探索這段代碼在L31 CPU 上的性能，CodasipStudio 的內置剖析器提供了詳細的PPA（性能- 功耗-面積）預估，源代碼覆蓋率和單個指令的使用。這使得新的指令可以被快速試用并分析其性能優勢。
表1 剖析器提供的代碼覆蓋率分析
表1 顯示了剖析器所提供的代碼覆蓋率分析。正如預期的那樣，對于圖像分類任務來說，大部分的時間（~84%）都花在了圖像卷積函數上。從這個信息開始，我們可以進入相應的‘ConvPerChannel’源代碼，對其進行更詳細的探索。TFLite-Micro 中的卷積是以嵌套for-loop 的形式編寫的，索引各種卷積窗口尺寸以及訓練數據批次。最深的for-loop 掃描了圖像輸入通道，根據分析信息顯示，CPU 在這里花費的時間最多。
圖3 Codasip的內置剖析工具允許我們找到應用程序代碼中的“熱點”
源代碼（圖3）中標明了在該處花費的周期數，給出了周期數的百分比和絕對數。反匯編顯示了這些“熱點”的CPU 指令。這些信息表明，哪里需要優化？
展開 今天給大家分享基于DAF-MLP的手寫數字分類預測MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
一、算法原理
1.1 降噪自編碼器（Denoising Auto-Encoders, DAE）
在介紹降噪自編碼器的原理之前，需要介紹一下自編碼器的原理，這樣才能方便我們理解降噪自編碼器的原理。如圖1所示為自編碼器的網絡結構，它包含有編碼階段和解碼階段。主要應用于數據去噪和數據降維。
圖1 自編碼器的網絡結構
它的編碼和解碼過程可表達為
其中，W1、b1為編碼的權重和偏置，W2、b2為編碼的權重和偏置，
自編碼器的目的是使輸出與輸入盡量相同，所以采用的損失函數可表達為：
當損失函數J的值越小，那么經自編碼器重構的數據與原始數據就盡可能的相同。但在實際中，我們更關注的是自編碼器的隱層表達，而不是實際輸出。自編碼器真正關心的是隱藏層的特征表達，一個好的表達能夠捕獲輸入信號的穩定結構，以該目的為出發出現了降噪自動編碼器。
降噪自動編碼器的網絡結構如圖2所示。降噪自動編碼器，首先對干凈的輸入信號加入噪聲產生一個受損的信號。然后將受損信號送入傳統的自動編碼器中，使其重建回原來的無損信號。降噪自編碼器的優點是：它通過人為的增加噪聲使模型獲得魯棒性的特征表達。
圖2 降噪自編碼器的網絡結構
1.2 多層感知機（Multilayer Perceptron，MLP）
多層感知機是由單層感知機推廣而來，最主要的特點是有多個神經元層。一般將MLP的第一層稱為輸入層，中間的層為隱藏層，最后一層為輸出層。如下圖3所示。MLP并沒有規定隱藏層的數量，因此可以根據實際處理需求選擇合適的隱藏層層數，且對于隱藏層和輸出層中每層神經元的個數也沒有限制。
展開 如今，數字計算都是在計算機邏輯中以數字形式完成的。但是過去，計算器需要移動實際的機械零件才能進行計算——數字加到 10 都會造成零件位置變換。從某種程度上來說，這種「衍射深度神經網絡」與之相仿：它使用并操縱數字的物理表示，而不是電子表示。這就代表著，如果將模型的預測過程固化為物理表示，那么它在實際預測過程中就能大大降低能耗。
正如研究人員所說：
給定層上的每個點傳輸或反射入射波，該入射波相當于通過光學衍射連接到下一層其它神經元的人工神經元。通過改變相位和振幅，每個「神經元」都是可調的。
「我們的全光深度學習框架能夠以光速執行各種復雜任務，基于計算機的神經網絡也可以實現這些任務。」研究人員在論文中描述其系統時寫道
為了證明這一點，他們訓練了一個深度學習模型來識別寫手寫數字。完成之后，他們會把矩陣數學層轉化為一系列的光學變換。例如，一個層可能會通過將兩者的光線重新聚焦到下一層的單個區域來增加值——實際計算比這要復雜得多，此處只做概述。
圖 3：衍射深度神經網絡實現手寫數字識別。
通過在印刷版上布置數百萬個微型轉換，光從一端輸入并從另一個結構中輸出，因此系統能以超過 90% 的準確率判斷它是否為 1、2 和 3 等。
讀者可能會疑問這到底有什么用，因為最簡單的三層感知機在識別手寫數字時都能輕松達到 95% 以上的準確率，而卷積網絡可以實現 99% 以上的準確率。這一形式目前確實沒什么實際用處，但是神經網絡是非常靈活的工具，系統完全有可能識別字母而不是僅限于數字。因此可以令光學字符識別系統在硬件中運行，且基本上不需要能耗或計算。
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目錄
第1章 圖像處理系統
第2章 醫學圖像處理算法學習系統
第3章 圖像邊緣檢測學習系統
第4章 數字圖像加密學習系統
第5章 手寫數字識別學習系統
第6章 骰子作畫學習系統
第7章 濾鏡效果學習系統
第8章 盲數字水印學習系統
第9章 圖像檢索系統
第10章 非盲數字水印學習系統
2019-09-07
9:30-10:00
九、泰坦尼克號獲救預測案例
1.缺失值填
2.特征篩選
3.案例實戰
2019-09-07 10:00-12:00
十、深度學習基礎-神經網絡介紹
1.人工神經網絡發展史
2.單層感知器
3.激活函數，損失函數和梯度下降法
4.BP算法介紹
案例：BP算法解決手寫數字識別問題
2019-09-07 14:00-17:00
十一、Tensorflow基礎應用
1.Tensorflow安裝
2.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed
3.Tensorflow線性回歸
4.Tensorflow非線性回歸
5.Mnist數據集合Softmax講解
6.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout
9.各種優化器Optimizer
2019-09-08 9:00-10:00
十二、卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡
2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.CNN手寫數字案例
2019-09-08 10:00-11:00
十三、長短時記憶網絡LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.長短時記憶網絡LSTM
3.LSTM應用案例
2019-09-08 11:00-12:00
十四、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的
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今天給大家分享基于DAF-MLP的手寫數字分類預測MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
一、算法原理
1.1 降噪自編碼器（Denoising Auto-Encoders, DAE）
在介紹降噪自編碼器的原理之前，需要介紹一下自編碼器的原理，這樣才能方便我們理解降噪自編碼器的原理。如圖1所示為自編碼器的網絡結構，它包含有編碼階段和解碼階段。主要應用于數據去噪和數據降維
最早的CNN由LeCun等[9]于1998年提出, 用于手寫體數字識別. CNN的基本結構中含有輸入層、卷積層、全連接層及輸出層. 其中輸入層、全連接層、輸出層與其他網絡大致相同, 僅卷積層是CNN特有的結構. 經典CNN卷積層中含有卷積、激活和池化3種操作: 1)卷積操作使用多個卷積核(濾波器)在輸入張量上平移作內積運算, 得到對應的特征圖.
圖4 Codasip的L31 32位整數內核、32位浮點內核以及運行手寫數字識別的量化TFLite模型的32位整數內核之間的PPA比較
此外還有一個解決方案：TFLite-Micro 支持神經網絡參數和輸入數據的量化。
特別申明：本圖文由電小二前輩制作，轉載只為學習交流，版權歸原作者，在此致敬！
當時，LeNet-5被成功用于ATM以對支票中的手寫數字進行識別。LeNet取名源自其作者姓LeCun。
AlexNet 60M參數，ILSVRC 2012的冠軍網絡。
知識點48：無監督降維 知識點49：k-means聚類
知識點50：譜聚類 機器學習經典案例
七：神經網絡和深度學習
第十九講 卷積神經網絡
第二十講 深度學習
知識點51：機器學習和神經網絡
知識點52：訓練網絡和后向傳播
知識點53：自動特征提取 知識點54：深度學習技術
知識點55：卷積神經網絡
知識點56：卷積神經網絡做手寫體數字識別
一、如何識別接觸器輔助觸點
1.看標識NO-NC
NO是英文normal open常開的縮寫,NC 是英文normal close常閉的縮寫。
常開：它的符號是NO，對應的英文字母"open"的首個字母O。在不通電時處于常開狀態的觸點，我們叫它常開觸點。
常閉：它的符號是NC，對應的英文字母" close"的首個字母C。在不通電時處于閉合導通狀態的觸點
研究人員利用這種具有高穩定性和快速響應特點的有機高分子憶阻器件構建了二進制神經網絡并用于手寫阿拉別數字的識別。結果表明，使用1萬張圖片訓練1個周期后的識別率可以達到99.23%，在模式識別任務上展現了令人滿意的性能。
上次討論了基于Hopfield神經網絡的數字識別，BP（Back Propagation）神經網絡也可以進行相關的數字識別如手寫數字識別等，由于BP神經網絡的特性，該網絡需要一定的樣本進行對網絡進行訓練、測試以及校驗。本次不再贅述數字識別，而是將目光集中于基于BP神經網絡的數據擬合。
知識點49：k-means聚類
知識點50：譜聚類 機器學習經典案例
七：神經網絡和深度學習
第十九講 卷積神經網絡
第二十講 深度學習
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知識點53：自動特征提取 知識點54：深度學習技術
知識點55：卷積神經網絡
知識點56：卷積神經網絡做手寫體數字識別
