浙大研究生课程_多标签分类_主流深度学习框架示例_中国AI数据

2019-11-25

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用RNN来利用字母之间的依赖关系,并建立一个更强大的OCR(光学字符识别)系统。 光学字符识别数据集 作为序列标记问题的一个示例,我们将看一下由MIT口语语言系统小组的Rob Kassel收集并由斯坦福大学AI小组的Ben Taskar预处理的OCR数据集。数据集包含单个手写字母,作为16乘8像素的二进制图像。字母排列成序列,每个序列组成一个单词。在整个数据集中,大约有6800个单词,长度不超过14个字。 这是OCR数据集中的三个示例序列。单词是“自助餐厅”,“令人困惑”和“意外”。首字母不包含在数据集中,因为它们是大写的。所有序列都被填充为最大长度为14。为了使其更容易一点,数据集仅包含小写字母。这就是为什么某些单词会漏掉第一个字母的原因。 该数据集可从http:// ai获得。StanfOrd.edu btaskar ∕ ocr ∕,并以gzip压缩的制表符分隔文本文件,我们可以使用Python的csv模块读取该文件。每行代表一个数据集的字母,并包含诸如以下属性和id,目标字母,像素值和Word的以下字母的id。 导入gzip 导入csv 将numpy导入为np O

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