【摘 要】
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人工智能对社会经济和文化领域的发展产生了积极的效果,表现出了突出的变革性和引领性。在科研和学习中,将公式图片转换为La Te X代码是一项常见但耗时的任务。以深度学习算法模型为代表的人工智能技术可以有效地提升这一过程的效率。本文主要研究和搭建基于自回归深度神经网络的数学公式图片识别与La Te X代码转化模型。具体而言,我们分别基于seq2seq结构和Transformer结构搭建了两个具体的公式
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人工智能对社会经济和文化领域的发展产生了积极的效果,表现出了突出的变革性和引领性。在科研和学习中,将公式图片转换为La Te X代码是一项常见但耗时的任务。以深度学习算法模型为代表的人工智能技术可以有效地提升这一过程的效率。本文主要研究和搭建基于自回归深度神经网络的数学公式图片识别与La Te X代码转化模型。具体而言,我们分别基于seq2seq结构和Transformer结构搭建了两个具体的公式图片识别转化模型进行实验,并使模型对im2La Te X-100k数据集进行学习测试。通过对比两种模型的训练过程和结果,发现基于Transformer的模型具有更高的准确率和更快的收敛速度。进一步,在所搭建的模型基础上,本文还尝试对模型进行改进,包括集束搜索优化和网络深度及训练轮数的优化,分析探索了公式图片到代码转换的模型中可能的改进方向。本文展示了一种针对数学公式图片识别和转化问题的有效方法,并提供了一个具体的、识别准确的实践模型。本文的研究有望能为相关模型的提升和完善提供了新的视角。
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