基于人工神經網絡和GPU加速的手寫數(shù)字識別并行算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、字符識別是模式識別領域的一個重要研究分支，其中手寫數(shù)字識別更是一個具有現(xiàn)實意義且富于挑戰(zhàn)性的課題。近年來神經網絡廣泛應用于手寫體數(shù)字識別算法，但神經網絡的執(zhí)行需要進行大量的矩陣和向量的計算。而傳統(tǒng)的加速方法，大都使用昂貴并且很難維護的大型并行機或網絡，普通用戶卻并不具備使用這些高端設備的條件。隨著GPU性能的大幅度提高以及可編程特性的發(fā)展，基于圖形硬件的通用計算(GPGPU)已成為新的研究熱點。
　　 針對上述問題，本文提出一種

2、基于人工神經網絡和GPU加速的手寫數(shù)字識別方法，該方法根據(jù)神經網絡層內結點彼此獨立，訓練和執(zhí)行過程分開的特點，提高了手寫數(shù)字識別網絡的泛化性能，并將識別的計算過程在GPU中并行加速，從而大幅度提高了手寫數(shù)字識別的運算速度。
　　 該方法主要思想是將預失真處理以及二階方法等措施應用于神經網絡訓練，綜合考慮學習率的變化特性，修正、補充和完善了使用五層腦回路神經網絡進行手寫數(shù)字識別的模型，從而使手寫數(shù)字識別獲得更高的精準率；在并行加速

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