1. 毕业设计（论文）主要内容：
通过使用深度学习框架tensorflow对手写体数据集mnist进行识别，实现基于卷积神经网络结合softmax分类器的手写体识别程序。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.搜集手写体数据集MNIST,并对该数据集进行仔细分析；
2.研究深度学习中的卷积神经网络的原理；
3.搭建基于GPU加速的深度学习平台tensorflow,并学习该架构的运行原理；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1）第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；阅读顶级会议论文和相关参考文献.
2）第3周至第6周：搜集相关手写体数据集，并对相关数据集进行分析及预处理，完成前期测验工作。
3）第7周至第13周：进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。其中第10周左右进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。
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4. 主要参考文献
[1]IRUKULAPATI N V,WYMEERSCH H,JOHANNISSON P,et al.Stochastic digital backgropagation[J].,IEEE Transactions On Communication,2014,62(11):3956-3968.
[2]NITISH SRIVASTAVA,GEOFFREY HENTON,ALEX KRIZHEVSKY,et al.Drop:a simple way to prevent neural networks from overfitting[J].Journal of Machine Learning Research,2014,15:1929-1958.
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