Aplicativo de identificação de digitos escritos manualmente. MNIST.

Demo Online

Instalação

Clone o repositório ou baixe o pacote zip.

Instale os pacotes necessários:

$ pip install -r requirements.txt

Treinar o modelo

O aplicativo web depende do modelo treinado. Este processo acontece no arquivo TFLearn_Digit_Recognition.ipynb. Basta executar todo o notebook para iniciar, treinar e salvar o modelo treinado como MNIST.tfl

Executar o aplicativo web

Com as dependencias instaladas, execute os seguintes passos para rodar o web app:

$ export FLASK_APP=app.py
$ flask run

Sobre o modelo

Esta rede neural foi construida e treinada com TFLearn, uma API de alto nível para Tensorflow.

A arquitetura segue o modelo mais simples de rede neural, chamado de feedforward, e esta organizada da seguinte forma:

• 2 camadas ocultas 'fully connected' com 300 e 100 neurônios respectivamente e função de ativação ReLU
• 1 camada de saída 'fully connected' com 10 neurônios (um para cada opção de 0 a 9) e função de ativação softmax.

Redes neurais convolucionais performam melhor na classificação de imagens, mas este é um bom exemplo de aplicação do modelo mais simples, feedforward.