手写数字识别

手写数字识别
1.1 实验介绍
手写数字识别是常见的图像识别任务，计算机通过手写体图片来识别图片中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异，大小不一，造成了计算机对手写识别任务的困难，此项目通过应用深度学习和tensorflow工具对MNIST手写数据集进行训练并建模。
所以本章主要介绍TensorFlow计算的基本流程，以及构建网络的基本要素。
1.2 实验目的
掌握TensorFlow计算基本流程；
熟悉构建网络的基本要素：数据集、网络模型构建、模型训练、模型验证。
1.3 实验步骤
读取mnist手写数字数据集；
利用简单数学模型入门tensorflow；
高级API实现softmax回归；
构建多层卷积网络CNN；
高级API实现卷积网络CNN；
预测结果可视化；
1.3.1 项目描述和数据集获取
1.3.1.1 项目描述
手写数字识别是常见的图像识别任务，计算机通过手写体图片来识别图片中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异，大小不一，造成了计算机对手写识别任务的困难，此项目通过应用深度学习和tensorflow工具对MNIST手写数据集进行训练并建模。