神经网络字符分割

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用Keras开发字符级神经网络语言模型

语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经
【方向】 6年前 2615

卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术

这是一篇翻译文章。介绍了一种基于最近发布的TF-Slim库与预训练模型来进行图像分割的方法。本篇文章的内容包括基于条件随机场的模型训练与后处理过程。 引言 在之前的文章中，我们实现了上采样操作，并通过将其与scikit-image库中的对应实现作比较，以确保
【方向】 7年前 29245

一文简述循环神经网络

什么是循环神经网络（RNN）？它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。 ![image](https://yqfile.alicdn.com/dc3612d96b32cd70
技术小能手 5年前 4200

基于深度神经网络的车辆牌照检测与识别【含代码】

车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照，其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。 要快速掌握开发人工智能系统的技能，推荐汇智网的 机器学习系列在线课程 由于可以自动地从视频图像中提取车辆牌照信息
ezpod 4年前 4027

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 5年前 5196

如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络？

我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低
玄学酱 6年前 941

循环神经网络惊人的有效性

理解训练过程 我们已经看见训练结束后的结果令人印象深刻，但是它到底是如何运作的呢？现在跑两个小实验来一探究竟。 训练时输出文本的进化 首先，观察模型在训练时输出文本的不断进化是很有意思的。例如，我使用托尔斯泰的《战争与和平》来训练LSTM，并在训练过程中每迭代
Chin2018 6年前 1736

计算神经网络：数据读取与完成训练

来源商业新知网，原标题：手工计算神经网络第三期：数据读取与完成训练 数据集介绍 数据集采用著名的MNIST的手写数据集。根据官网介绍，这个数据集有70000个样本，包括60000个训练样本，10000个测试样本。 数据集下载下来之后，文件分为4个部分，分别是
商业新知 4年前 2784

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