精选优质文档-倾情为你奉上深度学习读书笔记【篇一：深度学习文字识别论文综述】 深度学习文字识别论文综述 深度学习文字识别论文综述 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种，深度学习采用了神经网络的分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻的节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接。深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。近年来，谷歌、微软、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说，深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。深度学习模型不仅大幅提高了图像识别的精度，同时也避免了需要消耗大量的时间进行人工特征提取的工作，使得在线运算效率大大提升。 深度学习用于文字定位 论文thai text
