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自然语言处理(NLP)等等

时间:2019-09-01 13:41来源:未知 作者:admin 点击:
近年来,研究人员已经创建了基于神经网络的架构,可以处理各种任务,包括图像分类,人脸识别,自然语言处理(NLP)等等。手写识别系统是专门设计用于以与人类似的方式识别字符和其他手写符号的计算机工具。 “最后,它[模型]试图建立手写形式的表示,基于这样

  近年来,研究人员已经创建了基于神经网络的架构,可以处理各种任务,包括图像分类,人脸识别,自然语言处理(NLP)等等。手写识别系统是专门设计用于以与人类似的方式识别字符和其他手写符号的计算机工具。

  “最后,它[模型]试图建立手写形式的表示,基于这样的假设:形式的感知是在我们识别物体之前排列的基本特征的识别,”研究人员在他们的论文中解释道。“因此,手写的表示是原始笔画的组合。手写是一系列基本代码,它们被组合在一起以定义一个字符或一个形状。”

  研究人员提出的第一种技术基本上是使用手写生成模型将手写脚本划分为单个椭圆笔画。随后,这些笔划被分类为原始代码,其由神经结构用于识别在线手写脚本中的单词。

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  事实上,在他们生命的早年,人类通过单独识别特定字符和组合在一起时,天生地发展了理解不同类型笔迹的能力。在过去十年左右的时间里,许多研究试图在计算机系统中复制这种能力,因为这最终能够对手写文本进行更先进和自动的分析。

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  在他们的论文中,斯法克斯大学的研究人员提出了两种基于深度神经网络的系统:一种使用长期短期记忆网络(OnHSR-LSTM)的在线手写分割和识别系统以及一种由以下内容构成的在线手写识别系统。卷积长短期记忆网络(OnHR-covLSTM)。

  他们的第一个模型,名为OnHSR-LSTM,基于一种理论,该理论将人类感知系统描述为将语言从图形标记转换为符号表示的手段。它的工作原理是检测符号或字符的共同属性,然后根据特定的感知定律排列它们,例如,基于接近度,相似性等。

  “我们现在计划在大型数据库和其他脚本上构建和测试我们提出的识别系统,”研究人员写道。

  研究人员OnHR-convLSTM提出的第二个系统是一个生成模型,它使用脚本的在线信号作为输入,并经过训练来预测字符和单词。该第二种技术对于序列学习任务(即涉及长字符和符号序列的处理和分类的任务)特别有用。

  “我们的论文基于提取特征系统和用于序列分类的深度方法系统处理在线手写脚本识别的问题,”研究人员在他们的论文中写道。“我们使用现有的方法结合新的分类器,以获得灵活的系统。”

  突尼斯斯法克斯大学的研究人员最近开发了一种识别在线脚本中手写字符和符号的新方法。他们的技术在预先发表在arXiv上的论文中提出,已经在用拉丁文和阿拉伯字母书写的文本上取得了显着的成绩。

  研究人员使用包含阿拉伯语和拉丁字母表中手写脚本的五个不同数据库对他们的系统进行了培训和评估。他们的测试取得了显着的成果,两个系统的识别率都超过了98%。有趣的是,研究人员发现两种技术的表现与人类受试者在类似任务中通常所达到的表现相当。

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