LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元,有效解决了传统RNN在长序列数据上的梯度消失或梯度爆炸问题。 2.2 CTC原理 CTC(Connectionist Temporal Classification,联接时间分类器)
一、LSTM+CTC文字识别方法 1. 方法概述 LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network)结构,它通过引入遗忘门、输入门和输出门来解决传统RNN中的长期依赖问题。CTC(Connectionist Temporal Classifier)则是一种适用于序列数据的分类器,特别适用于处理未对齐的序列数据,如手写文字识别。 2. ...
LSTM 长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)是RNN的一种,最早由Hochreiter和Schmidhuber(1977)年提出,该模型克服了一下RNN的不足,通过刻意的设计来避免长期依赖的问题。现在很多大公司的翻译和语音识别技术核心都以LSTM为主。下边就详细的介绍一下LSTM的构成。图2描绘了LSTM单元的结构。 图2 LSTM单元结构 为了避...
LSTM有n个输入就会有n个输出,而这n个输出可以通过CTC计算和k个验证码标签之间的Loss,然后进行反向传播。 二、数据获取 验证码(字符图片)可以使用captcha或者freetype来生成,可以选择将图片写在本地,也可以将图片信息的保存在内存中直接参与训练。该实验中使用freetype来生成数据,在0-9之间随机选取1-18个字符用于产...
Stillitcanbefurther,justtrytocombineBRNNswithLSTM,andthatbecomesbidirectionalLSTM. 7 . DeepbidirectionalRNNs 8 . StructurelearningHMMs 9 . X: Y: start: John saw the tree. end Thetask:givenX,findY 10 . FromHMMstoCRFs 11 . LSTMs-CRFs ...
1:基于CTC解码机制 CTC机制常用于文字识别系统,解决序列标注问题中输入标签与输出标签的对齐问题,通过映射韩叔叔将其转换为预测序列,无序数据对齐处理,减少了工作量,被广泛用于图像文本识别的损失函数计算,多用于网络参数的优化 解码是模型在做预测的过程中将LSTM输出的预测序列通过分类器转换为标签序列的过程,解码过程中...
简介:RNN、CNN、RNN、LSTM、CTC算法原理,pytorch实现LSTM算法 1. CNN算法 CNN算法原理 2. RNN算法 最早CNN算法和普通算法类似,都是从由一个输入得到另一个输出,不同的输入之间没有联系,无法实现一些场景(例如:对电影每个时间点的时间类型进行分类,因为时间是连续的,每一个时间点都是由前面的时间点影响的,也就是...
识别网络- CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文本方向检测训练:基于图像分类模型- VGG16分类模型,训练0、90、180、270度检测的分类模型(angle/predict.py),训练图片8000张,准确率88.23%模型:https://pan.baidu.com/s/1Sqbnoeh1lCMmtp64XBaK9w(n2v4) 文本区域检测基于深度学习的文本区域检测方法 ...
那整个的训练要全部切到整句训练上,这个跟传统的训练方法就会有一个很大的差异,这个差异是造成CTC训练在语音识别中使用的核心瓶颈。 然后我们的并行训练平台,当年的CNN,DNN和LSTM,我指的是分子句的LSTM都可以单机去训练,大家在高校里都可以去做。但是做这种训练的时候,单机已经很难完成任务了,我基本上都使用多机,...
LSTM神经网络代表长期短期记忆,是一种特殊类型的递归神经网络,最近在机器学习界引起了很多关注。 简而言之,LSTM网络内部具有一些上下文状态单元,它们充当长期或短期存储器单元。 LSTM网络的输出由这些单元的状态调制而成。当我们的神经网络需要依赖于输入的历史背景而不是仅仅依赖于最后的输入进行预测时,这是一个非常重要...