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Sequence transcription with deep neural networks

机译:深度神经网络的序列转录

摘要

Systems and methods for sequence transcription with neural networks are provided. More particularly, a neural network can be implemented to map a plurality of training images received by the neural network into a probabilistic model of sequences comprising P(S|X) by maximizing log P(S|X) on the plurality of training images. X represents an input image and S represents an output sequence of characters for the input image. The trained neural network can process a received image containing characters associated with building numbers. The trained neural network can generate a predicted sequence of characters by processing the received image.
机译:提供了利用神经网络进行序列转录的系统和方法。更具体地,可以通过最大化在多个训练图像上的对数P(S | X),来实现神经网络,以将由神经网络接收的多个训练图像映射到包括P(S | X)的序列的概率模型中。 X代表输入图像,S代表输入图像的字符输出序列。受过训练的神经网络可以处理接收到的图像,其中包含与建筑物编号相关的字符。经过训练的神经网络可以通过处理接收到的图像来生成预测的字符序列。

著录项

  • 公开/公告号US9454714B1

    专利类型

  • 公开/公告日2016-09-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE INC.;

    申请/专利号US201414587088

  • 申请日2014-12-31

  • 分类号G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:30:33

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