OCR文字识别—基于CTC/Attention/ACE的三大解码算法 / 开普饭

本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制.在Transformer中,最重要的特点也是Attention.首先详细介绍其由来,然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理,最后 ...

一文读懂BERT(原理篇) 2018年的10月11日,Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langua ...

译者:张贤,哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者本文约4000字,建议阅读11分钟审稿人:Jepson,Datawhale成员,毕业于中国科学院,目前在腾讯从事推荐算法工作. 序列到序列(se ...

伍敏慧腾讯技术工程 4天前导语 2021年1月, 微信发布了微信8.0, 这次更新支持图片文字提取的功能.用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字,然后一键转发.复制或收藏.图片文字提 ...

前言文本生成,旨在利用NLP技术,根据给定信息产生特定目标的文本序列,应用场景众多,并可以通过调整语料让相似的模型框架适应不同应用场景.本文重点围绕Encoder-Decoder结构,列举一些以文本 ...

编者按:过去十年,得益于人工智能与机器学习的突破.算法与硬/软件能力的进步,以及拥有既多样又大量的语音数据库,用以训练多参数的.大规模的语音识别与合成模型,使得语音处理技术获得飞跃性进展. 随着端到端 ...

写在前面文本生成作为自然语言处理非常重要的一环,百度发布了全新的生成式预训练模型ERNIE-GEN,一起看看来自paper作者对ERNIE-GEN的解读. 『ERNIE-GEN』主要针对: 生成训练 ...

各位好久不见,这段时间因工作项目加上家中大事,停更一段时间,细节略过不表. 本文针对Transformer进行重新梳理,针对其中要点附图详细讲解,按需取用! 1. Transformer架构解析首先 ...

Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出,并广泛应用在深度学习的各个领域.而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提 ...

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习 ...

DL之Attention:Attention注意力机制的简介.应用领域之详细攻略相关文章 Paper:翻译并解读<Attention Is All You Need>源自2017年的Go ...

OCR文字识别—基于CTC/Attention/ACE的三大解码算法