DL之CNN：基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别 / 开普饭

2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章 TensorFlow基本使用 TensorFlow.js:让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析 TensorF ...

目前最主流的深度框架有 TensorFlow.Pytorch 以及 Keras.其中: TensorFlow 是被使用最广泛的一个深度学习框架,已广泛的运用在如,图像识别.图片分类等领域. PyTor ...

言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三AI学院等创始人作者 | 言有三编辑 | 言有三今天送上有三AI学院第一个github项目 01 项目背景目前深度学习框架呈百家争鸣之态势, ...

这38篇原创文章带我入门卷积神经网络,循环神经网络和强化学习,希望对您有帮助. 37. 深度学习算法(第37期)----如何用强化学习玩游戏? 36. 深度学习算法(第36期)----强化学习之时 ...

目录一初始化RNN1.初始化为02.初始化为指定值LSTMStateTuple(c ,h)二优化RNN1.dropout功能2.LN基于层的归一化三在GRUCell中实现LN四 CTC网络的lo ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术.我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数 ...

DL之CNN:基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别-预测过程输出结果 1.五张图片进行测试,并输出测试结 ...

发明名称:基于卷积神经网络振动识别的线性二次型控制改进方法发明人:陆新征:廖文杰:徐永嘉专利号:ZL 202010169860.3 1 专利概述经典的LQR(线性二次型控制器)振动控制方法在面对 ...

doi: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201903-SA005 引用信息李淼, 王敬贤, 李华龙, 胡泽林, 杨选将, 黄小平, 曾伟辉, 张建, 房思思. 基于CNN ...

重磅干货,第一时间送达目标检测是目前计算机视觉领域最热门的技术之一,该领域的研究一直在以非常快的速度进行. 但究竟什么是物体检测?对象检测处理通过给定输入(图像或视频)中的边界识别和定位某些类的对象 ...

TF:基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99% 导读与Softmax回归模型相比,使用两层卷积的神经网络模型借助了卷积的威力,准确率高非常大的提升. 输出结果 Extra ...

CV之IG:基于CNN网络架构+ResNet网络进行DIY图像生成网络设计思路实现代码 # 定义图像生成网络:image, training,两个参数 # Less border effects ...

DL之CNN优化技术:卷积神经网络算法简介之特有的优化技术及其代码实现--im2col技术等技术 im2col技术 im2col简介 1.im2col 的示意图 2.将滤波器的应用区域从头开始依次横向 ...

DL之LiR&DNN&CNN:利用LiR.DNN.CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测输出结果数据集:Dataset之MNIST:MNIST( ...

LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...

DL之CNN：基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别