cnn的手写体识别源码（手写图像识别）
本文目录一览：
- 1、CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？
- 2、用cnn时必须用mnist.uint8数据库吗
- 3、使用在MNIST学习的手写数字识别用CNN写数字组α的%(=/10)正确？
- 4、如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集
- 5、CNN神经网络给图像分类（Matlab）
- 6、BP神经网络做手写数字识别误差较大
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？
如下cnn的手写体识别源码：
1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而cnn的手写体识别源码，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。
2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。
3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出cnn的手写体识别源码！
介绍
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。
在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。
用cnn时必须用mnist.uint8数据库吗
首先上搜索引擎，无论是百度还是google，搜“MNIST”第一个出来的肯定是
没错，就是它！这个网页上面有四个压缩包的链接，下载下来吧少年！然后别忙着关掉这个网页，因为后面的读取数据还得依靠这个网页的说明。
下面用其中一个包t10k-images_idx3为例子，写代码说明如何使用这个数据库。
这是从verysource.com上面下载的源码，赞一个！and再赞一个！
% Matlab_Read_t10k-images_idx3.m
% 用于读取MNIST数据集中t10k-images.idx3-ubyte文件并将其转换成bmp格式图片输出。
% 用法：运行程序，会弹出选择测试图片数据文件t10k-labels.idx1-ubyte路径的对话框和
% 选择保存测试图片路径的对话框，选择路径后程序自动运行完毕，期间进度条会显示处理进度。
% 图片以TestImage_00001.bmp～TestImage_10000.bmp的格式保存在指定路径，10000个文件占用空间39M。。
% 整个程序运行过程需几分钟时间。
% Written By DXY@HUST IPRAI
% 2009-2-22
clear all;
clc;
%读取训练图片数据文件
[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','选择测试图片数据文件t10k-images.idx3-ubyte');
TrainFile = fullfile(PathName,FileName);
fid = fopen(TrainFile,'r'); %fopen（）是最核心的函数，导入文件，‘r’代表读入
a = fread(fid,16,'uint8'); %这里需要说明的是，包的前十六位是说明信息，从上面提到的那个网页可以看到具体那一位代表什么意义。所以a变量提取出这些信息，并记录下来，方便后面的建立矩阵等动作。
MagicNum = ((a(1)*256+a(2))*256+a(3))*256+a(4);
ImageNum = ((a(5)*256+a(6))*256+a(7))*256+a(8);
ImageRow = ((a(9)*256+a(10))*256+a(11))*256+a(12);
ImageCol = ((a(13)*256+a(14))*256+a(15))*256+a(16);
%从上面提到的网页可以理解这四句
if ((MagicNum~=2051)||(ImageNum~=10000))
error('不是 MNIST t10k-images.idx3-ubyte 文件！');
fclose(fid);
return;
end %排除选择错误的文件。
savedirectory = uigetdir('','选择测试图片路径：');
h_w = waitbar(0,'请稍候，处理中');
for i=1:ImageNum
b = fread(fid,ImageRow*ImageCol,'uint8'); %fread（）也是核心的函数之一，b记录下了一副图的数据串。注意这里还是个串，是看不出任何端倪的。
c = reshape(b,[ImageRow ImageCol]); %亮点来了，reshape重新构成矩阵，终于把串转化过来了。众所周知图片就是矩阵，这里reshape出来的灰度矩阵就是该手写数字的矩阵了。
d = c'; %转置一下，因为c的数字是横着的。。。
e = 255-d; %根据灰度理论，0是黑色，255是白色，为了弄成白底黑字就加入了e
e = uint8(e);
savepath = fullfile(savedirectory,['TestImage_' num2str(i,'d') '.bmp']);
imwrite(e,savepath,'bmp'); %最后用imwrite写出图片
waitbar(i/ImageNum);
end
fclose(fid);
close(h_w);
在选择好的路径中，就有了一大堆MNIST的手写数字的图片。想弄哪个，就用imread（）弄它！
使用在MNIST学习的手写数字识别用CNN写数字组α的%(=/10)正确？
你这里的正确率应该是指手写数字识别的正确率，其计算公式为：
正确率=模型正确识别数字类型的样本数/总样本数
举个例子，假设有3张图片，分别为手写体的3,7,8，而你构建的模型分别打上了3,7,9的标签，那么只有3,7两张图片是正确识别的数字，8被错误识别为9，因此正确率为2/3，即约为66.7%。
如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集
用卷积神经网络CNN识别手写数字集cnn的手写体识别源码的方法
CNN卷积神经网络是一种深度模型。
它其实老早就已经可以成功训练并且应用cnn的手写体识别源码了（最近可能deep learning太火了，CNNs也往这里面靠。
虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己cnn的手写体识别源码的理解的）。
CNN神经网络给图像分类（Matlab）
你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。
在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。
CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数，weight scale，learning rate，reg等。
你用CNN做图像分类，无非是把CNN当成学习特征的手段，你可以吧网络看成两部分，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，后面的全连接层对应普通的神经网络做分类。
需要学习的话，首先你去看UFLDL教程。然后cs231n
与其问别人，首先你看了imageNet数据集了吗？
对于把流行数据集与自己数据混合训练模型的方法。如果两种数据十分相似，也未尝不可。但是对于流行数据集而言，自己的标注数据量一般不会太大，如果是1：1000，1:100这种比例，那么可能不加自己的数据，完全用数据集训练的模型就能得到一个还好的结果。
如果自己的数据和数据集有些差别，那混在一起我认为自己的是在用自己的数据当做噪声加到数据集中。cnn认为图像是局部相关的，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，训练的模型需要这种流形假设，而人工合成的图像由于添加非自然噪点，不满足模型假设，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果。
如果二者相差过大，数据集是一种分布，你的数据是另一种，放到一起训练，我没试过，但我认为结果不会太好。
这时候只能把数据集用来训练cnn的特征提取能力。而后用于分类的全连接层，视你的数据量调整规模。
BP神经网络做手写数字识别误差较大
CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用cnn的手写体识别源码了（最近可能deep learning太火cnn的手写体识别源码了cnn的手写体识别源码，CNNs也往这里面靠。虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己cnn的手写体识别源码的理解的）。
