如何模式識別簡單的手寫數(shù)字？首先，在計算機中，圖像只是一堆數(shù)字，每個像素都有特定的數(shù)字。如果選擇28*28的圖片，如何讓計算機識別手寫圖像？我們使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從圖像中提取特征來識別數(shù)字。該圖中的神經(jīng)

如何模式識別簡單的手寫數(shù)字？

首先，在計算機中，圖像只是一堆數(shù)字，每個像素都有特定的數(shù)字。如果選擇28*28的圖片，如何讓計算機識別手寫圖像？我們使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從圖像中提取特征來識別數(shù)字。

該圖中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四層，包括784個輸入層、2個隱含層和1個輸出層。

共有784個輸入層，這784個輸入值是通過將28*28個像素點表示的值排列成一行而形成的。

輸出層代表計算機 的最終計算和預(yù)測結(jié)果，并判斷圖像代表什么值。

隱含層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵，對圖像識別的正確性至關(guān)重要。其中，隱層的數(shù)目和層數(shù)是自己賦值和選擇的，以達到最佳的識別效果。隱藏層主要是提取圖片的特征。

隱藏層到底是怎么工作的？以下是詳細介紹。我沒有。;我不知道數(shù)字9可以由一個0和一個1組成，數(shù)字8可以由兩個0組成。隱藏層的第二層想從圖像中提取特征，通過這種區(qū)分數(shù)字。

數(shù)字可以細分成不同的圖像，并進行組合。

但是第一個隱層的識別率還是有點低。為了提高識別精度，我們可以對第二層的圖像進行細分，所以我們添加了第一個隱藏層。如下圖，數(shù)字0可以進一步細分。

所以隱藏層就是對圖像進行精確的提取、組合和判斷，以達到對數(shù)字的正確識別。

但是各層之間有什么聯(lián)系呢？

從上面我們知道，第一層的輸入層代表的是圖像每個像素的p值，這些圖像可能比較亂，如下圖。

但是如何從這些參數(shù)中提取出我們想要的特征呢？我們需要一個權(quán)重來處理圖像，以獲得我們想要的特征。

然后和我們的圖像疊加，得到我們的一個特征。

有些圖像會有噪聲，或者我們想提高識別的門檻。我需要一個偏差來減少干擾。因為每一層都會有一個偏移量和一組權(quán)重，我們要計算很多值，所以這個過程的計算量非常大。(/ □ )

至此，介紹了一個基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就這么簡單(* _ _ *)。

但是如果上面的過程呢？？？？

使用梯度下降法。

為什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合圖像識別？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過局部連接、權(quán)重分擔和下采樣可以達到更好的圖像識別效果。