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基于A-CapsNet的西夏文字识别研究
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作者 杨丽娟 孟一飞 +2 位作者 王葭 毛威 孟斌 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期219-224,239,共7页
针对西夏文字结构复杂、笔画繁多、类别之间相似度较高以及各类别样本数量分布不均衡等问题,论证了将CapsNet网络架构应用于西夏文识别的可行性和优越性,进而提出A-CapsNet网络,运用AlexNet网络在深层次上对图像信息进行提取的优越性能... 针对西夏文字结构复杂、笔画繁多、类别之间相似度较高以及各类别样本数量分布不均衡等问题,论证了将CapsNet网络架构应用于西夏文识别的可行性和优越性,进而提出A-CapsNet网络,运用AlexNet网络在深层次上对图像信息进行提取的优越性能,来弥补CapsNet高层胶囊所接收的缺失特征信息,从AlexNet模块、Capsule模块进行实验分析,实验结果表明,A-CapsNet网络对西夏文字的识别率可以达到94%,比原始的胶囊网络提高了3百分点,并且都优于深度学习卷积神经网络,具有很好的适用性,为研究西夏文字做了一定的贡献。 展开更多
关键词 AlexNet a-capsnet 西夏文字识别
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