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杨钊

作品数:2 被引量:132H指数:2
供职机构:广州大学机械与电气工程学院更多>>
发文基金:广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇手写
  • 2篇手写汉字
  • 2篇手写汉字识别
  • 2篇汉字识别
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络
  • 1篇回归神经网络
  • 1篇大数据

机构

  • 2篇华南理工大学
  • 1篇广州大学

作者

  • 2篇杨钊
  • 2篇金连文
  • 1篇陶大鹏
  • 1篇张树业

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇通信学报

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
深度学习在手写汉字识别中的应用综述被引量:105
2016年
手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)是模式识别的一个重要研究领域,最近几十年来得到了广泛的研究与关注,随着深度学习新技术的出现,近年来基于深度学习的手写汉字识别在方法和性能上得到了突破性的进展.本文综述了深度学习在手写汉字识别领域的研究进展及具体应用.首先介绍了手写汉字识别的研究背景与现状.其次简要概述了深度学习的几种典型结构模型并介绍了一些主流的开源工具,在此基础上详细综述了基于深度学习的联机和脱机手写汉字识别的方法,阐述了相关方法的原理、技术细节、性能指标等现状情况,最后进行了分析与总结,指出了手写汉字识别领域仍需要解决的问题及未来的研究方向.
金连文钟卓耀杨钊杨维信谢泽澄孙俊
关键词:手写汉字识别卷积神经网络回归神经网络
大数据下的基于深度神经网的相似汉字识别被引量:28
2014年
针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性能的影响。实验表明,DNN能有效地进行特征学习,避免了人工设计特征的不足,与传统基于梯度特征的支持向量机(SVM)和最近邻分类器(1-NN)方法相比,识别率有较大的提高;且随着训练样本增加的同时,DNN在提高识别性能上表现得更为优秀,大数据训练对提升深度神经网络的识别率作用明显。
杨钊陶大鹏张树业金连文
关键词:大数据
共1页<1>
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