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基于TensorFlow的手写体数字识别研究
1
作者 韦芳萍 《办公自动化》 2026年第2期5-7,共3页
文章针对手写体数字识别提出基于TensorFlow框架,并通过利用LeNet神经网络透过输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层进行深度剖析,构建模型,解决高难度、低准确率的识别问题。实验表明,该模型在识别效率以及鲁棒性方面比传统的SVM... 文章针对手写体数字识别提出基于TensorFlow框架,并通过利用LeNet神经网络透过输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层进行深度剖析,构建模型,解决高难度、低准确率的识别问题。实验表明,该模型在识别效率以及鲁棒性方面比传统的SVM、KNN等算法的识别方法更具优势,其识别率达98%以上。 展开更多
关键词 手写识别 深度学习 tensorflow框架 LeNet神经网络
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基于TensorFlow框架的多元异构网络安全入侵检测系统设计 被引量：1
2
作者 朱敏 《微电子学与计算机》 2025年第4期78-87,共10页
针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考... 针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考虑不同入侵类型的作用原理,设置网络安全入侵检测标准。在生成检测引擎后,通过捕获多元异构网络的实时运行数据,并利用TensorFlow框架提取网络运行特征。通过对特征的匹配度分析,获取关于入侵状态与类型的检测结果,从而实现多元异构网络的安全入侵检测。经过系统测试,实验结果表明,入侵状态的漏检率和入侵类型的误检率分别降低了0.6%和0.4%,入侵强度检测误差也减少了约0.05。 展开更多
关键词 tensorflow框架 多元异构网络 网络安全 网络入侵检测
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基于动态tiling和tensorflow的深度学习端到端优化方法
3
作者 龙君芳 黄文秀 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第2期38-42,共5页
当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用... 当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用动态tiling和数据布局优化技术,为不同类型的卷积层提供较高的计算效率。并利用完全流水线式的软硬件集成流程,将本框架进一步集成到TensorFlow框架内。实验采用了用于人类姿态识别的OpenPose作为实验网络。实验结果表明,使用最优tiling因子,能够得到6倍左右的性能改善。使用两级流水线处理时,可以实现最高5倍加速,最终性能为22.7 FPS。 展开更多
关键词 卷积神经网络 tensorflow FPGA 动态tiling 数据布局
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基于TensorFlow框架的能力评估系统设计与实现
4
作者 牛君 《电脑知识与技术》 2025年第15期28-30,共3页
本研究构建了一个基于TensorFlow框架的学前教育能力评估系统,融合了学生考核成绩、实践表现和课堂行为等多源数据,通过LSTM深度学习模型实现能力画像构建、动态监控及趋势预测,支持个性化教学设计与反馈。系统采用TensorFlow Serving... 本研究构建了一个基于TensorFlow框架的学前教育能力评估系统,融合了学生考核成绩、实践表现和课堂行为等多源数据,通过LSTM深度学习模型实现能力画像构建、动态监控及趋势预测,支持个性化教学设计与反馈。系统采用TensorFlow Serving提供实时预测服务,并通过Kubernetes和Kafka架构确保高并发场景下的系统稳定性和数据一致性。实验结果表明,系统在预测能力方面达到了平均绝对误差(MAE)为4.1%的精度,评估报告生成时间小于5秒,在线服务可用性高达99.97%。本研究的创新点在于结合了独特的多源数据特征提取方法与LSTM优化架构,在提高学前教育评估科学性与个性化方面取得了显著成效。 展开更多
关键词 tensorflow框架 学前教育 保育与教育能力 能力评估
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基于TensorFlow的RNN情感分析方法研究
5
作者 余海林 《电脑编程技巧与维护》 2025年第8期123-125,132,共4页
伴随网络平台与电商行业的迅猛发展,情感分析作为文本分析的关键职能,普遍应用于舆论监测、顾客意见解析及商品评分领域。基于词袋模型或TF-IDF的传统情感分析方法,存在文本上下文理解能力不足的问题,限制了其在实际应用中的效果。为了... 伴随网络平台与电商行业的迅猛发展,情感分析作为文本分析的关键职能,普遍应用于舆论监测、顾客意见解析及商品评分领域。基于词袋模型或TF-IDF的传统情感分析方法,存在文本上下文理解能力不足的问题,限制了其在实际应用中的效果。为了解决这一问题,采用TensorFlow框架和循环神经网络(RNN)模型,通过对比几种模型,实现了对文本情感的自动分类。实验结果显示,RNN模型的精准度可以达到95%以上,可以为电商等行业提供更准确的分析功能。 展开更多
关键词 情感分析 循环神经网络 tensorflow框架 建模能力 舆情分析
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基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发 被引量：13
6
作者 张胜茂 刘洋 +3 位作者 樊伟 邹国华 张衡 杨胜龙 《渔业现代化》 CSCD 2020年第2期60-67,共8页
近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用... 近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。 展开更多
关键词 水族馆 目标检测 tensorflow APP
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机器学习在图书馆应用初探:以TensorFlow为例 被引量：33
7
作者 郭利敏 刘炜 +1 位作者 吴佩娟 张磊 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2017年第6期31-40,共10页
机器学习是人工智能的重要分支,TensorFlow是谷歌第二代开源人工智能机器学习平台。此文重点介绍机器学习(主要是深度神经网络)的基本原理和利用TensorFlow进行机器学习的基本方法,探讨在图书馆领域应用的可能和场景。以《全国报刊索引... 机器学习是人工智能的重要分支,TensorFlow是谷歌第二代开源人工智能机器学习平台。此文重点介绍机器学习(主要是深度神经网络)的基本原理和利用TensorFlow进行机器学习的基本方法,探讨在图书馆领域应用的可能和场景。以《全国报刊索引》的自动分类问题作为实验对象,利用两台图形工作站,建立了TensorFlow深度学习模型,通过设定参数和阈值、系统调优等工作,实践了应用TensorFlow的完整过程,论证了其可行性。实验通过对170万余条题录数据进行训练和测试,克服了报刊索引数据过于简单与中国图书馆分类法的类目过于细致之间的矛盾,实现了大类近80%和四级分类总体近70%的准确率(其中TP类达到91%),得出基本可代替人工分类流程的结论,为全国报刊索引的分类流程的半自动化提供有力工具,从而可望大大节省人力成本。下一步将继续利用TensorFlow的优化功能,结合更多的字段属性,进行系统调优,力争做到自动分类90%以上的准确率。 展开更多
关键词 智慧图书馆 人工智能 机器学习 'tensorflow 自动分类 神经网络
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TensorFlow在图像识别系统中的应用 被引量：31
8
作者 邢艳芳 段红秀 何光威 《计算机技术与发展》 2019年第5期192-196,共5页
人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google... 人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA9.0运算平台,cuDNN7.0.5并行架构,设计Python爬虫程序构建数据集,运用TensorBoard对模型进行可视化。通过对此类模型进行重建和训练,保存训练完成的模型,对图像实现了较高准确度的识别。完成在不同迭代次数下模型性能的测试和分析,通过与Inception_v3模型的准确度与迭代周期进行对比,表明MobileNet在移动端、嵌入端以及网络规模大小和内存限制时具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 图像识别 tensorflow 深度可分离卷积神经网络 MobileNet
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谷歌TensorFlow机器学习框架及应用 被引量：76
9
作者 章敏敏 徐和平 +2 位作者 王晓洁 周梦昀 洪淑月 《微型机与应用》 2017年第10期58-60,共3页
TensorFlow是谷歌的第二代开源的人工智能学习系统,是用来实现神经网络的内置框架学习软件库。目前,TensorFlow机器学习已经成为了一个研究热点。由基本的机器学习算法入手,简析机器学习算法与TensorFlow框架,并通过在Linux系统下搭建环... TensorFlow是谷歌的第二代开源的人工智能学习系统,是用来实现神经网络的内置框架学习软件库。目前,TensorFlow机器学习已经成为了一个研究热点。由基本的机器学习算法入手,简析机器学习算法与TensorFlow框架,并通过在Linux系统下搭建环境,仿真手写字符识别的TensorFlow模型,实现手写字符的识别,从而实现TensorFlow机器学习框架的学习与应用。 展开更多
关键词 tensorflow 机器学习 应用
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基于TensorFlow的深度神经网络优化方法研究 被引量：8
10
作者 王保敏 王睿 +1 位作者 阮进军 慈尚 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2021年第6期71-74,94,共5页
深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训... 深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训练过程中可能出现的异常值,增强深度神经网络模型在未知数据上的健壮性.仿真实验结果显示优化方法有效可行. 展开更多
关键词 深度神经网络 正则化 滑动平均算法 tensorflow
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TensorFlow Lite:端侧机器学习框架 被引量：31
11
作者 李双峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1839-1853,共15页
TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学... TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学习无处不在.介绍了端侧机器学习的浪潮、挑战和典型应用;TFLite的起源和系统架构;TFLite的最佳实践,以及适合初学者的工具链;展望了未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 端侧机器学习 tensorflow tensorflow Lite TFLite 移动 物联网
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TensorFlow架构与实现机制的研究 被引量：23
12
作者 费宁 张浩然 《计算机技术与发展》 2019年第9期31-34,共4页
在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google发布的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的... 在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google发布的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的应用。文中从TensorFlow平台的设计理念出发,分析了平台的框架和基本结构,对每个模块的功能和应用做了详尽阐述。在此基础上,通过建立一个多层深度学习神经网络,分析了输入层、隐藏层、输出层及激励函数的构建方法。最后在对TensorFlow实例运行和调试的基础上,演示了通过TensorBoard跟踪程序运行状态和参数调制的方法,给出了一维数据和多维数据的可视化结果。研究表明,相比较其他学术界的人工智能平台,TensorFlow有着更好的生态系统,支持更多的硬件架构,具备了一定的实用基础。 展开更多
关键词 tensorflow 神经网络 数据流图 节点
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TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别 被引量：13
13
作者 靳涛 张永爱 《信息技术与网络安全》 2018年第4期74-78,共5页
TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有... TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测试,最终测试能达到99%的识别率。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 tensorflow
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基于TensorFlow深度学习框架的卷积神经网络研究 被引量：39
14
作者 袁文翠 孔雪 《微型电脑应用》 2018年第2期29-32,共4页
卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识... 卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识别,并对目标函数和激活函数进行优化来提高模型精准度,运用Tensorboard对模型进行可视化。 展开更多
关键词 图像识别 tensorflow 卷积神经网络
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基于TensorFlow的手写体数字识别 被引量：3
15
作者 高春庚 孙建国 《洛阳师范学院学报》 2022年第2期39-41,共3页
手写体数字识别技术是模式识别领域研究的热点,而人工神经网络是人工智能领域的研究热点.本文将二者结合并利用TensorFlow技术,提出了一种基于TensorFlow的手写体数字识别技术.结果表明:该技术方法简单,识别率高,有一定的实用性.
关键词 tensorflow 神经网络 手写体数字识别
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基于TensorFLow的个性化推荐系统设计 被引量：3
16
作者 杨慧娟 《粘接》 CAS 2020年第2期166-169,共4页
文章基于TensorFLow设计了个性化推荐系统,系统循环神经网络模块可就时间序列构建模型,充分挖掘用户不断变化的兴趣爱好,而系统训练模块可就TensorFLow结构通过数据流图构建模型,基于Spark集群并行训练模型,从而调节多超参数。通过系统... 文章基于TensorFLow设计了个性化推荐系统,系统循环神经网络模块可就时间序列构建模型,充分挖掘用户不断变化的兴趣爱好,而系统训练模块可就TensorFLow结构通过数据流图构建模型,基于Spark集群并行训练模型,从而调节多超参数。通过系统实现证明,此系统可实现多超参数调节,在很大程度上节省训练时间,且能显著降低误差率,动态化效果良好,满足了用户的多元化与个性化需求,值得大力推广与广泛应用。 展开更多
关键词 tensorflow 个性化 推荐 系统
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TensorFlow平台深度学习的网络路由路径优化选择研究 被引量：3
17
作者 何潇 《电子设计工程》 2021年第10期138-142,共5页
基于深度学习在提高网络控制和管理过程的自主能力和智能水平方面发挥的重要作用,为进一步优化网络路由路径,文中通过结合运用深度学习和TensorFlow平台的方法完成具体的搭建以及训练过程,通过NS3网络仿真的使用完成最优路径的寻找,完... 基于深度学习在提高网络控制和管理过程的自主能力和智能水平方面发挥的重要作用,为进一步优化网络路由路径,文中通过结合运用深度学习和TensorFlow平台的方法完成具体的搭建以及训练过程,通过NS3网络仿真的使用完成最优路径的寻找,完成了深度卷积网络及网络智能路由路径优化选择方案的构建,针对网络的平均时延、信令开销、整体吞吐量的性能进行仿真,验证了该路由方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 tensorflow平台 智能路由 路径优化选择 实现路径
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基于TensorFlow和PyTorch的深度学习框架对比分析 被引量：33
18
作者 黄玉萍 梁炜萱 肖祖环 《现代信息科技》 2020年第4期80-82,87,共4页
深度学习框架是实现机器学习的关键工具,合适的深度学习框架可以达到事半功倍的效果。为助力研究者选择合适的框架,在回顾近十种常见框架的基础上,聚焦当前受众最广、热度最高的两种深度学习框架TensorFlow和PyTorch,从历程、现状、机... 深度学习框架是实现机器学习的关键工具,合适的深度学习框架可以达到事半功倍的效果。为助力研究者选择合适的框架,在回顾近十种常见框架的基础上,聚焦当前受众最广、热度最高的两种深度学习框架TensorFlow和PyTorch,从历程、现状、机制、训练模式、可视化、工业部署等角度对两者进行比对分析,并归类对应适用场景的建议,为框架选择提供思路参考。 展开更多
关键词 深度学习 tensorflow PyTorch 适用场景
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一组基于Tensorflow的CNN-RNN的融合架构实验 被引量：3
19
作者 刘书朋 陈志强 +2 位作者 陈娜 陈振宜 李太豪 《工业控制计算机》 2019年第8期66-68,共3页
卷积神经网络对于静态局部结构有很强的抽象表达能力,循环神经网络能够从动态变化的序列数据中学习到时间上的关联性。如果将卷积神经网络和循环神经网络的优点进行结合,设计一种CNN-RNN的融合网络,那么在处理图像序列时,融合网络应能... 卷积神经网络对于静态局部结构有很强的抽象表达能力,循环神经网络能够从动态变化的序列数据中学习到时间上的关联性。如果将卷积神经网络和循环神经网络的优点进行结合,设计一种CNN-RNN的融合网络,那么在处理图像序列时,融合网络应能够提取更合适的特征表示,达到更好的识别效果。基于tensorflow深度学习框架,尝试多种可能的CNN-RNN融合框架,并使用CK+表情数据集进行测试,结果表明CNN-RNN框架能够有效地提取表情序列的特征,分类效果比CNN有明显的提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 循环神经网络 tensorflow 表情识别
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