【摘 要】
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本文实现了一种基于LSTM和注意力机制的手写数字识别算法.LSTM是长短时记忆网络,改进了普通循环神经网络不能长时依赖的问题.注意力机制借鉴了人类视觉的选择性注意力机制,通过调节权重获得重点关注的目标区域.本算法实验采用Keras平台,将Minist数据集的手写数字信息保存为28×28的矩阵,每张图片按行输入LSTM网络.对于数字体,前面所有行的数据都会影响下一行的数据,而影响的程度根据注意力机制调节权值来确定.通过实验对比,有注意力机制算法的识别率比直接使用LSTM有显著提升.本文设计的算法为LSTM和
【机 构】
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南京理工大学紫金学院 计算机学院,江苏 南京 210046
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本文实现了一种基于LSTM和注意力机制的手写数字识别算法.LSTM是长短时记忆网络,改进了普通循环神经网络不能长时依赖的问题.注意力机制借鉴了人类视觉的选择性注意力机制,通过调节权重获得重点关注的目标区域.本算法实验采用Keras平台,将Minist数据集的手写数字信息保存为28×28的矩阵,每张图片按行输入LSTM网络.对于数字体,前面所有行的数据都会影响下一行的数据,而影响的程度根据注意力机制调节权值来确定.通过实验对比,有注意力机制算法的识别率比直接使用LSTM有显著提升.本文设计的算法为LSTM和注意力机制的广阔应用前景提供了研究基础.
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