论文研究 用深度学习对手写数字进行分类

从自然图像中识别数字是一项重要的计算机视觉任务，在支票阅读，街道编号识别，图像中的文本转录等方面具有许多实际应用。针对此问题的传统机器学习方法依赖于手工制作的功能。 但是，这样的特征难以设计并且不能推广到新颖的情况。 最近，深度学习通过自动学习良好的功能，在许多机器学习任务中取得了非凡的性能。 在本文中，我们研究使用深度学习进行手写数字识别。 我们证明，通过简单的网络，我们在MNIST数据集上的准确性达到99.3％。 此外，我们使用深度网络来检测具有多个数字的图像。 我们表明，深层网络不仅能够对数字进行分类，而且还能够对它们进行本地化。