说白了就是CNN+RNN+CTC的结构。 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 流程图如下图所示: 具体流程举例说明: 现在输入一个图像,为了将特征输入到Recurrent...
LSTM算法全称为Long short-term memory,最早由 Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出[6],是一种特定形式的RNN(Recurrent neural network,循环神经网络),而RNN是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。这里要注意循环神经网络和递归神经网络(Recursive neural network)的区别。 一般地,RNN包含如下三个特性:...
RNN的关键在于它的循环连接,允许信息从前一个时间步流到下一个时间步。这使得RNN在语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务中表现出色。 生成对抗网络(GAN)🎨 GAN,全称生成对抗网络,是一种通过两个神经网络(生成器和鉴别器)生成新数据的深度学习架构。GAN的目标是在图像、音频和文本等领域生成高质量、真实的数据样...
RNN HAN 如题,本文将要介绍三种模型: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Network (RNN) Hierarchical Attention Network (HAN) 介绍 文本分类是自然语言处理和监督学习领域一个非常热门的子任务,很多新手的学习也都是从文本分来开始的。那么文本分类是啥? 类似于判定一则新闻是否是垃圾新闻,通...
从上面的对话,我们知道CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成,按不同的连接方式构建不同的网络。CNN是其中的一种,还有GAN(生成对抗网络),RNN(递归神经网络)等,...
RNN 可以更好的理解序列问题,因为S的值取决于上一个输入的S的值 U是输入层到隐藏层的权重矩阵,o也是一个向量,它表示输出层的值;V是隐藏层到输出层的权重矩阵。 由上图, 循环神经网络可以往前看任意多个输入值 LSTM RNN不能解决长序列的问题,长短期记忆网络(LSTM)的全称是Long Short Term Memory networks,是...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] ...
Transformer模型就是一种以attention为核心功能单元的架构。你可以将注意力的层堆叠,就像叠CNN或RNN的层一样。 更详细来说,Transformer模型的单个“块”或“层”会执行以下操作: 一个注意力步骤 这个步骤是对每个单词/位置进行局部计算,不使用其他区域...
其中,C-RNN采用是Selective Search算法(ss算法)。 利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域,然后使用一些合并策略将这些区域合并,得到一个层次化的区域结构,而这些结构就包含着可能需要的物体。 2)对每个候选区域,使用深度网络提取特征 将由第一步ss算法框选的2000个候选区域缩放到相同的尺寸227x227...