Convolutional neural networks are a technology that combines artificial neural networks and recent deep learning methods. They have been applied to many image recognition tasks and have attracted the attention of the researchers of many countries in recent years. This paper summarizes the latest development of convolutional neural networks and expounds the relative research of image recognition technology and elaborates on the application of convolutional neural networks in handwritten numeral recognition.
목차
Abstract 1. Introduction 2. The Development of Convolutional Neural Networks 3. The Relative Research of Image Recognition Technology 4. The Application of Convolutional Neural Networks in Handwritten Numeral Recognition. 4.1.The MNIST Database of Handwritten Digits 4.2.The Working Mode of Convolutional Neural Network Model 4.3 The Structure of the Convolutional Neural Network Models Adopted in This Paper 4.4. The Experiment Result 5. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Database Theory and Application
간기
격월간
pISSN
2005-4270
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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