本帖最后由 PYPL80022602 于 2018-6-5 20:31 编辑
视频连接：
v.youku.com/v_show/id_XMzY0NzQ0MjMyOA
我们团队的第四个作品，使用的是STM32F407，用的是正点原子的开发板，
利用Google的MNIST库(0~9)，先使用TensorFlow进行训练，随后保存导出权重，使用.h文件的方法在STM32上导入神经网络权重。
与之前相同，采用我们团队自己开发的操作系统OSlw，使用自己开发的神经网络框架。
神经网络：784（28*28）->30(tanh)->10(softmax)
使用交叉熵函数作为损失函数
学习速率0.05
STM32方面采用触摸屏输入，按下按键进行识别，并将结果显示在屏幕上。
手写范围为420*420像素点，对应28*28
【消息】近来，我们团队准备将OSlw操作系统与内部的神经网络的算法框架在github完全开源，预计OSlw操作系统将率先开源，敬请期待。
简单作品，各位大神轻喷。
如有侵权，立刻删除。
如有问题与学习讨论意向请致邮箱 shuep_418_slw@outlook.com
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楼主
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期待后续更新，我是很喜欢机器学习呢
