【发布时间】:2019-07-09 12:27:36
【问题描述】:
【问题讨论】:
标签: recurrent-neural-network handwriting-recognition
【问题讨论】:
标签: recurrent-neural-network handwriting-recognition
经过大量阅读和研究,我意识到我以错误的方式解决问题。对于手写识别,很难分割字符然后识别它们。
随着悖论的发展
一个字母在识别之前不能被分割,在分割之前也不能被识别。
所以正确的方法是将问题视为“监督序列标签”。 这些问题与传统问题的区别是什么 监督模式分类的框架是单个数据点 不能认为是独立的。相反,输入和标签 形成强相关序列。
我建议使用多维 RNN 和 CTC 的论文 here。
【讨论】: