递归神经网络 GRU+CTC+CNN 教会验证码识别

2023-12-26 13:59

本文主要是介绍递归神经网络 GRU+CTC+CNN 教会验证码识别,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

用递归神经网络采用端到端识别图片文字,递归神经网络大家最早用 RNN ,缺陷造成梯度消失问题;然后采用了 LSTM,解决 RNN 问题,并且大大提高准确率;现在效果最好的是 GRU,比 LSTM 准确率更高,训练时间大大缩短。本 Chat 的例子用验证码来做识别,可用于文字识别、车牌识别、手写字识别、各种证件识别。

本次 Chat ,我将分享如下内容:

  1. RNN 原理,递归的基础,重点讲向前传播(带大家计算过程带具体数值)
  2. LSTM 原理
  3. GRU 原理
  4. 使用 GRU+CTC+CNN 对验证码的训练过程识别

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5c9c902ddd42c631eb85beed

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http://www.chinasem.cn/article/539675

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