
Среда программирования: Python
Название работы: Распознавание рукописных цифр с использованием CNN Mnist
Вид работы: Курсовая работа
Тематика работы: Нейронные сети
Объем программы: 6 (по десятибалльной шкале)
Уровень сложности: 6 (по десятибалльной шкале)
Разработчик (автор):
Программист сайта kursovik.com
(письмо автору)
Данная работа написана ЧЕЛОВЕКОМ без использования ИИ
Ключевые слова: распознавание, цифра, нейронная сеть, MNIST, Numpy, рукописный, изображение
Функции программы:
Этот программный проект занимается распознаванием рукописных цифр (mnist) на основе языка Python, его основными методами являются машинное обучение и сверточные нейронные сети (CNN). Проект способен распознавать числа от 0 до 9, написанные пользователями. Основные методы, используемые в проекте, включают: использование Keras для обучения модели, использование Numpy для вычисления матрицы, использование Conv2D для свертки и так далее. Кроме того, он использует PyQt5 для предоставления API-интерфейсов для решения проблем видения изображений и построения графического интерфейса в проекте. После тестирования проект распознавания рукописного текста (mnist) может эффективно распознавать число с точностью около 92,20%.
Описание (отчет):
Есть
на 19 страниц, посмотреть оглавление
Пояснения к компиляции и запуску программы:
Python 3.6
RO-Mnist
DrawPad
main
MainUI
MainUI
models
cnn
ModelTraining
__pycache__
DrawPad.cpython-36
MainUI.cpython-36Перед покупкой готовой работы не забудьте проверить её оригинальность. Запросить у администратора проверку текущей оригинальности работы по версии системы Антиплагиат.РУ
Отчет к программе. СодержаниеНебольшое описание
Предварительный просмотр
|
Стоимость ИСХОДНОГО ТЕКСТА программы составляет 2000 руб РФ Стоимость ОТЧЕТА составляет 2000 руб РФ Стоимость АЛГОРИТМА (БЛОК-СХЕМЫ) ПРОГРАММЫ составляет 0 руб РФ Продажа каждой работы строго учитывается, у каждой работы есть своя история продаж. |