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    一边吃瓜看球,一边完成AI应用实践——手写体识别入门

    作者 | 邹欣 编辑 | 姗姗 【人工智能头条导读】又是一个很有热度的周末,除了炎热的天气,还有火热的世界杯。今天人工智能头条为大家准备的技术干货,让大家可以在空调下,吃瓜看球两不耽误就可以轻松完成AI应用实践入门。多少次,在我们查找很多资源、技术指导后,实操时还是会被一个报错而终止了前进的道路。小编也曾经历过这样的心路历程,所以一份好的指南对于刚开始实践操作的同学来说简直太有爱了,不仅节约了很多时间,操作和思路也都是清晰的。如果你是刚入门的AI小白,想通过一些简单的应用实践对AI应用有更深入的了解,现在就

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    如果要学习web前端开发,需要学习什么?

    遇到很多新手,都会问,如果要学习web前端开发,需要学习什么?难不难?多久能入门?怎么能快速建一个网站?工资能拿到多少?还有些让我推荐一些培训机构什么的要去学习。我建议是自学,实在是觉得自己没有这个能力,确实是需要一个老师的话,那你还是自己做主找个老师吧!为什么要自学呢,现在的老师水平都可以说是参差不平,运气好,你遇到个好老师,把毕生的经验和技巧都教给了你,运气不好,遇到个照本宣科的老师,那你的知识也会仅仅局限于教材!也许还有更糟糕的是,学到的书本知识两年前就已经开始有了大的变化,你并不知道关于更多的web设计这方面的知识。如果在这样的情况下,都还不如那些闭关自学的学生。

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    深度学习碰上古文献,西南大学提出基于CNN的古彝文识别方法

    摘要:作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展,区域限制等多方面原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术,应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础上扩展出 5 个模型,然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用两个全连接层完成特征压缩,最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。

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