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基于深度学习的手写体数字识别研究
摘要手写字体数字识别所要解决的问题就是使计算机能够分辨出在手写数字不规范情况下的正确书写。卷积神经网络模型的构建使得深度学习更具应用价值。本篇论文运用Python和Keras，在Python3.6环境下搭建了一个手写体数字识别的卷积神经网络。在该网络中对MNIST数据库中的数字数据进行训练，通过优化算法的使用，可以使得手写体数字识别的准确率达到99%之上。
关键词手写体数字识别；深度学习；卷积神经网络；
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