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J-GLOBAL ID：201702282024002285   整理番号：17A0116140

オフライン手書きテキスト認識のための畳込み多方向リカレントネットワーク【Powered by NICT】

Convolutional Multi-directional Recurrent Network for Offline Handwritten Text Recognition

著者 (5件)： Sun Zenghui ,  Jin Lianwen ,  Xie Zecheng ,  Feng Ziyong ,  Zhang Shuye
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICFHR  ページ： 240-245  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,オフライン手書きテキスト認識のための畳込み多方向リカレントネットワーク(CDRN)と呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案した。従来のリカレントニューラルネットワークモデルは,限られた方向からの局所文脈を得るが,著者らは様々な方向に文脈情報を抽出する多方向長い短期記憶(MDirLSTM)モジュールを構築した。さらに,速いまだ良好な収束のための提案した構造におけるショートカット接続戦略を開発した。前述の方法と共同で,提案したアーキテクチャは,また次の特性から利益を得る(1)手作りの特徴とセグメンテーションを含まない直接入力の有益な特徴を得ることができる,(2)その成分は一緒に訓練されるエンドツーエンド訓練可能モデルである。二データベース:IAM語とIRONOFF上で提案手法の性能を評価した。著者らの実験結果は,MDirLSTMとショートカット接続を用いた認識性能,これら二つの提案手法の有効性を示唆し有意な増加を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *畳込み ,  エンドツーエンド方式 ,  データベース ,  ネットワークアーキテクチャ ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  文脈情報 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  *テキスト ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： オフライン ,  手書き ,  畳込み ,  多方向 ,  リカレント