RNN/LSTM
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zchang81
1、熟悉C/C++、python编程语言；
2、熟悉高性能io框架，如intel dpdk、spdk等；
3、熟悉计算机视觉库opencv；
4、熟悉深度学习框架Tensorflow，caffe；
5、熟悉CNN在图像分类、检测等领域的应用；
6、熟悉RNN、强化学习等深度学习相关技术；
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深度学习：识别图片中的电话号码（2）
识别电话号码最终采用的是：循环卷积网络转载 2017-07-20 16:29:15 · 2928 阅读 · 6 评论 -
CTPN - 自然场景文本检测
文本检测，先用CNN得到深度特征，然后用固定宽度的anchor来检测text proposal（文本线的一部分），并把同一行anchor对应的特征串成序列，输入到RNN中，最后用全连接层来分类或回归，并将正确的text proposal进行合并成文本线。转载 2017-12-22 14:57:55 · 34250 阅读 · 0 评论 -
CTC模型简介
CTC（Connectionist temporal classification），可以理解为基于神经网络的时序类分类。原创 2017-08-08 11:04:53 · 6269 阅读 · 0 评论 -
在Caffe中使用Baidu warpctc实现CTC Loss的计算
CTC(Connectionist Temporal Classification) Loss 函数多用于序列有监督学习，优点是不需要对齐输入数据及标签。转载 2017-08-10 10:45:45 · 6040 阅读 · 1 评论 -
Tensorflow中使用 LSTM + CTC 的例子
LSTM + CTC + Tensorflow示例这是一个使用lstm和ctc来端到端识别图片中序列数字的demo。翻译 2017-08-10 11:20:52 · 11450 阅读 · 5 评论 -
一文搞懂LSTM 网络
人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时，你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字，而不是每读到一个文字时，都抛弃掉前面的思考，从头开始。你的记忆是有持久性的。转载 2017-07-20 13:19:26 · 1127 阅读 · 0 评论 -
深度学习：识别图片中的电话号码（1）
自动识别图片中电话号码，也可以推广到识别字符串，英文等。转载 2017-07-20 16:27:11 · 2561 阅读 · 0 评论 -
场景文字序列识别的端到端神经网络
An End-to-End Trainable Neural Network forImage-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition转载 2017-07-21 10:52:00 · 3071 阅读 · 17 评论 -
CNN+GRU实现验证码端到端识别
CNN+GRU实现验证码端到端识别转载 2017-07-19 14:06:46 · 8321 阅读 · 2 评论 -
Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案：从模型到代码详解时序预测
近日，Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案。他们不仅公开了所有的实现代码，同时还详细解释了实现的模型与经验。转载 2017-12-07 11:18:20 · 2662 阅读 · 0 评论