自然语言(文本)和音频都是时序前后相互关联的数据，对于这些序列数据我们会使用特殊的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)来进行处理。...使用RNN实现的应用包括下图中所示： [使用RNN实现的应用] 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别 1.数学符号 [数学符号 Notation] 我们来看一个自然语言处理中...「命名实体识别」的例子，了解一下序列模型的数学符号命名规则。...5.RNN 梯度消失与梯度爆炸 [循环神经网络的梯度消失 Vanishing Gradients with RNNs] 梯度消失与梯度爆炸是深度神经网络中很重要的问题，对于RNN而言，序列较长也容易有对应的问题...[RNN梯度消失与梯度爆炸] 5.1 梯度消失 序列数据的特点是：可能存在距离上跨度很大的依赖关系，在我们前面提到的语言模型例子中，体现的就是某个词对与其相距较远的一个词有强依赖。
作者在这篇文章中提出了一种用于视觉表示的序列到序列的对比学习框架 (SeqCLR)用于文本识别。考虑到序列到序列的结构，每个图像特征映射被分成不同的实例来计算对比损失。...文本识别是将一个词视作字符序列,通过将整张图像划分为相连的切片进行建模。作者对已存在的对比学习方法在序列预测任务文本识别上进行了延伸。...二、模型与方法 受到视觉表示学习自监督方法的启发,作者提出了一种用于序列到序列视觉识别对比学习框架。作者首先引入了一个实例映射阶段从连续几帧中生产一个单独的实例。这些实例作为对比损失的基本元素。...可以看到，在文本识别的情况下，使用非顺序对比学习方案的预训练往往与监督基线相比导致性能下降。另一方面，SeqCLR对每个半监督场景和每个手写数据集都具有更好的性能。...实验表明，在监督训练量有限时，SeqCLR在识别手写文本和场景文本图像方面大大优于当前的非序列对比学习方法。
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 使用RNN语言模型生成文本 语言模型(Language...拼写检查：语言模型可以计算出词序列的概率，一般在拼写错误处序列的概率会骤减，可以用来识别拼写错误并提供改正候选集。 词性标注、句法分析、语音识别..... |2....理论上RNN能实现“长依赖”（即利用很久之前的知识），但在实际应用中发现效果并不理想，研究提出了LSTM和GRU等变种，通过引入门机制对传统RNN的记忆单元进行了改进，弥补了传统RNN在学习长序列时遇到的难题...（2）构建字典的策略 当指定的字典文件不存在时，将对训练数据进行词频统计，自动构建字典config.py 中有如下两个参数与构建字典有关： max_word_num = 51200 - 2 cutoff_word_fre...- 第二列是生成的文本序列，正常的生成结果会以符号结尾，如果没有以结尾，意味着超过了最大序列长度，生成强制终止。
本文将介绍利用朴素的RNN模型进行时间序列预测 比方说现在我们有如下图所示的一段正弦曲线，输入红色部分，通过训练输出下一段的值 ?...从这个起点开始向后取50个点，如果每次这个起点都是相同的，就会被这个网络记住 x是50个数据点中的前49个，我们利用这49个点，每个点都向后预测一个单位的数据，得到$\hat y$，然后将$\hat y$与$...__init__() self.rnn = nn.RNN( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size...> [seq, 1] out = out.unsqueeze(dim=0) # => [1, seq, 1] return out, h0 首先里面是一个simple RNN...__init__() self.rnn = nn.RNN( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size
一 Padding 文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短。抛开动态图、静态图模型的差异，由于需要进行矩阵运算，句长需要是等长的才可以，这就需要padding操作。...RNN 在使用RNN based model处理序列的应用中，如果使用并行运算batch sample，我们几乎一定会遇到变长序列的问题。...对于每一个用0初始化的的样本，我们建立一个Mask，并使其长度与数据集中最长的序列相同。然后样本中所有有数值的地方，我们用1把Mask中对应的位置填充起来。...在这之后，我们将样本与mask输入RNN中，RNN将会把所有没有值的的地方加上0，所以a变成了： a_hood = [ 2., 0. ,5. ,6., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]...，看看输入与输出是什么样子的： 输出的PackedSequence中包含两部分，其中data才是我们要的output。
2.文本检测与识别技术发展历程图片文本识别俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别...经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。...286微机条件下能够达到10~14字/秒，但对真实文本识别率大大下降，这是由于以上系统对印刷体文本形状变化(如文本模糊、笔划粘连、断笔、黑白不均、纸质质量差、油墨反透等等)的适应性和抗干扰性比较差造成的...目前，印刷体汉字识别技术的研究热点已经从单纯的文本识别转移到了表格的自动识别与录入，图文混排和多语种混排的版面分析、版面理解和版面恢复，名片识别，金融票据识别和古籍识别等内容上。...并且出现了许多相关的识别系统，如:文通科技推出的名片识别系统、身份证识别系统和“慧视”屏幕文本图像识别系统等等。这些新的识别系统的出现，标志着印刷体汉字识别技术的应用领域得到了广阔的扩展。
双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。
RNN概述 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。...输入与输出多对多 典型应用：大词汇连续语音识别、机器翻译 RNN做语音识别: 输入特征向量，输出对应的文字。...用RNN进行Triphone的识别，在TIMIT数据集上获得了比DNN-HMM更高的识别率。 A. Graves, A. Mohamed and G....输入与输出多对一 典型应用：动作识别、行为识别、单词量有限的语音识别 3....输入与输出一对多 典型应用：文本生成、图像文字标注 RNN做文本生成： 输入h、e、l、o，四个字母，期待输出hello。 训练样本为莎士比亚文本。
(见上图)所以对于检测，我们使用CNN，对于识别，我们将在每个检测区域上使用一些序列解码器。 数据集 对于这个问题，我们将使用ICDAR 2015数据集。我们也将使用一个合成的文本图像数据集。...准备识别数据 对于识别任务，我们必须提供文本图像作为输入，以及编码的文本序列(在该图像中)。在给出图像作为输入之前，我们将调整所有图像的高度和宽度。...训练检测与识别模型 检测模型- 第一篇研究论文是https://arxiv.org/pdf/1801.01671.pdf，它解释了整个工作。...首先，他们提取特征图，用一些CNN检测文本区域，然后，他们在检测区域的序列解码的帮助下进行识别部分。...然后这个转到文本识别分支(也就是RNN)和CTC解码器，它给出预测的文本。
语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...Sequence 文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector CNN and RNN CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数 ?...这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练 LSTM Regularization L2, works Dropout on the input or...翻译与识图 RNN将variable length sequence问题变成了fixed length vector问题，同时因为实际上我们能利用vector进行预测，我们也可以将vector变成sequence...我们可以利用这一点，输入一个序列，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统
图片3.常用的文本检测与识别方法3.1文本检测方法图片随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。...考虑到将Faster R-CNN 用于文本检测时，矩形锚点框与文本的形状相差过大，会导致区域生成网络(region proposal network，RPN)在生成文本候选区域时效率不高，鲁棒性也不强，...， RNN)对候选区域提取的特征进行上下文信息的增强以提高文本检测精度。...考虑到之前的方法对于不同形状的文本需要不同数量的点来描述，Wang 等人(2019h) 提出使用RNN去自适应预测不同形状文本实例所需要的多边形顶点数目，并将这个模块结合到Faster R-CNN 中，...Xiao 等人(2020)考虑到普通卷积对不规则文本的采样效率偏低，在Mask R-CNN 中嵌入了序列变形模块(sequential deformable module，SDM)，它能沿着文本方向进行特征采样
---- cs224d Day 8: 项目2-用 RNN 建立 Language Model 生成文本 课程项目描述地址。 ---- 什么是 Language Model？...1.问题识别： 我们要做的是，用 RNN 通过隐藏层的反馈信息来给历史数据 xt,xt−1,...,x1 建模。 例如，输入一个起始文本：'in palo alto'，生成后面的100个单词。...再用训练好的模型去生成文本。...CS224d－Day 5: RNN快速入门 Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 Day 7. 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题 Day 8....用 RNN 训练语言模型生成文本 Day 9. RNN与机器翻译 Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 Day 11. RNN的高级应用
文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言！ 在自然语言处理中，另外一个重要的应用领域，就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。...基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。...这也是本节使用的方式，这种方法是词汇级别的，能够在很大程度上保证替换后的文本与原文语义一致。缺点就是会造成句子的通顺度有所降低，当然可以结合隐马尔科夫模型对于句子搭配进行校正提升整体效果。...RNN模型实现文本自动生成 6.1.2节介绍了基于短文本输入获得长文本的一些处理技术。这里主要使用的是RNN网络，利用其对序列数据处理能力，来实现文本序列数据的自动填充。...这里介绍一种算法：RNN算法。在5.3节我们已经介绍了这个算法，用该算法实现由拼音到汉字的转换。其实这两个场景的模式是一样的，都是由给定的文本信息，生成另外一些文本信息。
OpenCv + Qt5.12.2 文字检测与文本识别前言好久没有进行一些相关的更新的了，去年一共更新了四篇，最近一直在做音视频相关的直播服务，又是重新学习积攒经验的一个过程。...简介文本检测与文本识别都是基于原生OpenCV的扩张模块来实现的，基本流程是按照 OpenCV 文字检测与识别模块来实现的，只不过是我做了一些关于Ot与OpenCV的集成工作做成了项目。...相关的文档我在内外网搜索后发现大致几篇一样的文档，来源不可考，大致都贴出来：OpenCV 文字檢測與識別模塊 - 台部落 / OpenCV 文字检测与识别模块 - CSDNOPENCV 文字检测与识别模块...- 灰信网文档基本相同，CSDN与灰信网完全相同，台部落是资源路径不同，台部落是原始模型资源路径，CSDN与灰信网的路径相同是一个网盘。...函数实现槽函数主要对应四个主要功能，图片导入，图片保存，文本检测，文本识别1. slot_importImage()void MainWindow::slot_importImage(){ QString
文本识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的RNN网络。通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个CTC的转录层得到最终结果。...所以CRNN算法主要采用的是CNN+RNN+CTC三层网络结构，从下到上，依次为： （1）卷积层，使用CNN，从输入图像中提取特征序列； （2）循环层，使用RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值...首先，RNN具有很强的捕获序列中的上下文信息的能力。使用上下文线索进行基于图像的序列识别比独立处理每个符号更稳定和更有帮助。以场景文本识别为例，宽字符可能需要连续几帧进行充分描述（参见图2）。...所有这些特性使得CRNN成为基于图像的序列识别的一种优秀方法。 在场景文本识别基准上的实验表明，与传统方法以及其他基于CNN和RNN的算法相比，CRNN取得了优越或极具竞争力的性能。...自然场景文本检测与识别的深度学习方法.
作者：叶虎 编辑：黄俊嘉 引言 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是神经网络家族的重要成员，而且也是深度学习领域中的得力干将，因为深度学习广泛应用的领域如语音识别...与经典的神经网络不同，RNN主要解决的是样本数据为序列的建模问题，如语音序列，语言序列。因为对于序列数据来说，大部分情况下序列的每个元素并不是相互独立，其存在依赖关系，而RNN特别适合这类建模问题。...本文会介绍RNN的原理及应用，并动手实现一个RNN预测模型。 RNN原理 RNN处理的是序列建模问题。给定一个长度为T输入序列{x0,x1...,xt,.......RNN还可以对具有周期性特征的数据建立预测模型。对于序列问题，可以用下图来说明RNN的应用： ?...第一种Many to many的典型应用场景是机器翻译，比如一句英文，输出一句中文，这时输入与输出都是序列。
RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq attention mechanism，称为注意力机制。...编码器的改进 目前的seq2seq结构，只将LSTM层的最后的隐藏状态传递给解码器，但是编码器的输出的长度应该根据输入文本的长度相应地改变。...从现在开始，我们的目标是找出与“翻译目标词”有对应关系的“翻译源词”的信息，然后利用这个信息进行翻译。也就是说，我们的目标是仅关注必要的信息，并根据该信息进行时序转换。...其计算流程如下： 即 hs 向量 与 a 权重向量 的内积 计算单词向量的加权和，这里将结果称为上下文向量，并用符号c表示。...再经过softmax函数对点积结果归一化 计算各个单词权重的计算图 hr向量只是扩大了h向量的部分，使其与hs向量行列一致。
# 输出层 单层rnn： tf.contrib.rnn.static_rnn： 输入：[步长,batch,input] 输出：[n_steps,batch,n_hidden] 还有rnn中加dropout...([n_output_layer]))} lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) outputs, status = tf.contrib.rnn.static_rnn...([n_output_layer]))} #1 # lstm_cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) # outputs1,...return tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size) def attn_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper...[batch,chunk_n,rnn_size] -> [chunk_n,batch,rnn_size] outputs = tf.transpose(outputs, (1, 0, 2))
导读 ---- 基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。...因此，本文从CTC模型出发，一步步引入为什么要使用RNN-T对语音识别任务建模，RNN-T模型还有什么问题存在。 ?...CTC巧妙对给定输入序列，所有可能输出路径的条件概率进行建模，实现了不需要强制对齐就能进行序列与序列之间的转换。 ?...CTC对于语音识别的声学建模带来了极大的好处，（1）化繁为简，不在需要强制对齐，可以使用文本序列本身来进行学习训练（2）加速解码，大量Blank的存在，使得模型在解码过程中可以使用跳帧操作，因此大大加速了解码过程...这个基本假设与语音识别任务之前存在着一定程度的背离。此外，CTC模型并不具有语言建模能力，同时也并没有真正的实现端到端的联合优化。
语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...Sequence 文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector CNN and RNN CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数 ?...这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练 LSTM Regularization L2, works Dropout on the input or...翻译与识图 RNN将variable length sequence问题变成了fixed length vector问题，同时因为实际上我们能利用vector进行预测，我们也可以将vector变成sequence...我们可以利用这一点，输入一个序列，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统 循环神经网络实践 觉得我的文章对您有帮助的话
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