隨著信息化和智能化時(shí)代的到來(lái)，通過(guò)模式識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)大量信息的自動(dòng)識(shí)別和處理，以不斷提高生活的便利性和工作的效率，是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)和要求 。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性，還具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和并行處理能力 。
【基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫字符研究的意義】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一 。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類，因此也被稱為平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò) ?？梢赃M(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí) ， 其隱含層內(nèi)的卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以較小的計(jì)算量對(duì)格點(diǎn)化特征 。
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