从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。这篇文章将通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。本文参考并复现了刘润森老师的博客，推荐大家关注他的文章，真的非常棒！让我们开始吧~
之前两篇文章分别通过keras深度学习框架构建简单神经网络和卷积神经网络实现过手写数字识别实验。这篇文章分享我根据LeNet5模型构建的卷积神经网络来实现手写数字识别。 这个
昨天通过[keras构建简单神经网络实现手写数字识别][keras]，结果在最后进行我们自己的手写数字识别的时候，准确率堪忧，只有60%。今天通过卷积神经网络来实现手写数字识别
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1.准备数据 手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 \ 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字: ![在这里插入图片描述][watermark_typ
【人工智能-深度学习-图像识别】EfficientNet入门 提特征，backbone 计算量 B0的基础网络架构，调参调出来的：
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期
程序 由于mnist数据集直接使用 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 这种加载
一、安装库 首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常
ゝ一纸荒年。
╰+哭是因爲堅強的太久メ
分手后的思念是犯贱
你的名字
柔情只为你懂
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