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一、汉字识别简介 汉字作为中华民族文化的信息载体,与人们的日常学习和工作密不可分。在网络信息交流中,需要输入大量的中文信息 ,重复、单调的传统键盘手工输入方式效率低下,已逐渐不能满足迅速发展的信息化时代。而传统的模板匹配法对于汉字的识别率不高,作者提出一种基于SVM的多特征手写汉字识别技术
个神经元，它接收的输入来源于许多其他的单元，并且计算它自己的激活值。使用多层向量值表示的想法来源于神经科学。用于计算这些表示的函数 f(i)(x) 的选择，也或多或少地受到神经科学观测的指引，这些观测是关于生物神经元计算功能的。然而，现代的神经网络研究受到更多的是来自许多数学和工
api转写（ASR） 三、实验结果 四、总结1、文本与音频的结合采用了多跳注意力机制，是个创新的融合方式，不同于传统的拼接操作2、注意力机制在2-hop的时候效果最佳，过多的hop并没有提升效果，反而网络层次增高导致复杂的提升，有过拟合风险参考文献：[1] Yoon S, Byun
值不断改善自身的性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或预测未来。机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存在着没有良好解决的问题。传统的模式识别方法：通过传感器
2015)。 这种复杂性日益增加的趋势已将其推向逻辑结论，即神经图灵机 (Graves et al., 2014) 的引入，它能学习读取存储单元和向存储单元写入任意内容。这样的神经网络可以从期望行为的样本中学习简单的程序。例如，从杂乱和排好序的样本中学习对一系列数进行排序。这种自我编
识别仅仅基于水果的轮廓曲线特征或者颜色特征,识别精度不高,分类效果较差。近年来,随着计算机技术的提升和新型算法的提出,出现了一些基于模式识别算法的较新方法,比如基于卷积神经网络的水果识别系统和基于深度学习的水果图像识别系统。 最初,深度学习是为了解决图像识别问题而提出的;如今,深
到B，则为一个词的开始，直到遇到下一个E，则为一个词的结尾。分词问题为给定观测序列和HMM的参数，计算出概率最大的状态序列，对应的就是分词的结果。知道了概率最大的状态序列，我们在S的两侧划分，B和E之间划分。推算概率最大的状态序列通过解码算法实现。隐马尔可夫模型的参数则通过用语料
深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。” 然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和 DNN（深度
深度学习是目前人工智能最受关注的领域，但黑盒学习法使得深度学习面临一个重要的问题：AI能给出正确的选择，但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题；可解释AI的研究方向和进展。
学习目标 目标 知道深度学习与机器学习的区别了解神经网络的结构组成知道深度学习效果特点 应用 无 1.1.1 区别 1.1.1.1 特征提取方面 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层
样增加，识别率都不会再增加。可见基于KL变换的人脸识别系统识别率的最大极限值为95%。错误识别的原因可能是由于线性分类器固有的缺陷照成的。 如果想进一步提高人脸识别率，可以考虑改进分类决策的方法。本系统采用的最小距离分类法属于线性的分类器，而利用神经网络这类学习能力更强的非线性分
况下输出的是对角线的值全为1，其余值全为0。除此之外，Numpy还预置了很多函数，使用这些函数可以作用于矩阵中的每个元素。下面我们来看下表2-1。表2-1 Numpy预置函数及说明 （1）矩阵之间的点乘矩阵真正的乘法必须满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，矩阵乘法的函数为dot。示例代码如下：import
9 Numpy中的arg运算argmax函数就是用来求一个array中最大值的下标。简单来说，就是最大的数所对应的索引（位置）是多少。示例代码如下：index2 = np.argmax([1,2,6,3,2]) #返回的是2argmin函数可用于求一个array中最小值的下标，用法与
ZXing条形码识别框架能够识别出 UPC-A, UPC-E, EAN-8, EAN-13, Code 39, Code 93, Code 128, ITF, Codabar, MSI, RSS-14 (all variants), QR Code, Data Matrix, Aztec
之前在学习ModelArts的过程中，对图像中的文本标注和检测都是基于规矩的图形，即矩形框，去划分文字部分的区域，那么对于图像中不规则的文本如何去检测和识别呢？介绍一篇论文，可以学习了解下大致的思路：ECCV2018的一篇论文《Mask TextSpotter: An End-to-End
(CapsNet)，即一个包含两个卷积层和一个全连接层的架构。CapsNet 通常包含多个卷积层，胶囊层位于末端。CapsNet 被认为是深度学习的最新突破之一，因为据说这是基于卷积神经网络的局限性而提出的。它使用的是一层又一层的胶囊，而不是神经元。激活的较低级胶囊做出预测，在同意多个预测后，更高级的胶囊变得活跃。在
总之，深度学习是机器学习的一种方法。在过去几十年的发展中，它大量借鉴了我们关于人脑、统计学和应用数学的知识。近年来，得益于更强大的计算机、更大的数据集和能够训练更深网络的技术，深度学习的普及性和实用性都有了极大的发展。未来几年充满了进一步提高深度学习并将它带到新领域的挑战和机遇。
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
开发有效的药物是一个巨大的挑战。本研究为药物靶标识别提供了一个功能强大的基于网络的深度学习方法：deepDTnet，以加速药物的重新利用，减少药物开发中的翻译鸿沟。 1 研究背景 研究表明：制药公司开发经美国食品药品监督管理局（FDA）批准的新药物，其平均成本从
(4) low vec：经过降维后的图像数据pc a face的最小值， 通过设置low new，即新的边界的下限，对数据进行归一化处理。 (5) up vec：经过降维后的图像数据pc a face的最大值， 通过设置up new， 即新的边界的上限， 对数据进行归一化处理。 (6)核函数：本文选择的是高斯核函数。
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