技術(shù)編號：10489443
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。 近來，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在字符識別領(lǐng)域取得一些發(fā)展。許多研究表明，傳 統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN)在一個數(shù)據(jù)集A上訓(xùn)練的模型A_M，可以用于輔助訓(xùn)練在另一個數(shù) 據(jù)集B上的模型B_M，使得B_M比直接用數(shù)據(jù)集B訓(xùn)練出的模型具有更好的性能。也就是 說，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的迀移學習的能力。 傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種層級模型，由一個輸入層，若干個隱含層和一個輸出 層組成。圖1是傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的示意圖。其中，輸入層一般為待處理的數(shù)據(jù)，隱 含層的類型包括...
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