【摘 要】
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针对离线手写汉字的特征提取困难、不能准确识别等问题,提出了一种胶囊网络与深度置信网络的融合模型。首先从CASIA-HWDB1数据集中随机选择了一些文本分别训练胶囊网络和深度置信网络,然后采用胶囊网络和深度置信网络的融合策略进行了手写汉字识别实验。实验结果表明,在不确定方向上使用汉字融合模型的错误率降低了5.2%,与单独使用胶囊网络和深度置信网络相比,具有更好的识别效果。
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针对离线手写汉字的特征提取困难、不能准确识别等问题,提出了一种胶囊网络与深度置信网络的融合模型。首先从CASIA-HWDB1数据集中随机选择了一些文本分别训练胶囊网络和深度置信网络,然后采用胶囊网络和深度置信网络的融合策略进行了手写汉字识别实验。实验结果表明,在不确定方向上使用汉字融合模型的错误率降低了5.2%,与单独使用胶囊网络和深度置信网络相比,具有更好的识别效果。
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