返回工具列表
手写识别演示
AI 手写数字识别
在画布上书写数字，体验神经网络识别的工作原理
绘图区域
数字 0-9在此处书写数字
画笔粗细12px
识别结果
在画布上书写数字后，点击"开始识别"
神经网络可视化
模拟展示手写识别神经网络的信号传递过程：输入层接收 28x28 像素图像，经过隐藏层特征提取，最终在输出层给出 0-9 的概率分布。
输入层
784 (28x28)
隐藏层 1
128 neurons
隐藏层 2
64 neurons
输出层
10 (0-9)
AI 眼中的图像
识别后将显示 28x28 像素的降采样图像
工作原理
1
图像预处理
将手写图像缩放为 28x28 灰度图
2
特征提取
隐藏层神经元自动学习笔画特征
3
分类输出
输出层 10 个节点对应 0-9 的概率
4
置信判定
取概率最高的数字作为识别结果