Denna artikel föreslår ett bekvämt verktyg för avkodning av produktionen av neurala nätverk tränas av Connectionist Temporal Classification (CTC) för handskriven textigenkänning. Vi använder reguljära uttryck för att beskriva de komplexa strukturer som förväntas i skriften. Motsvarande finita automata används för att bygga en dekoder. Vi analyserar teoretiskt vilka beräkningar som är relevanta och vilka som kan undvikas. En stor uppsnabbning är resultatet av en approximation. Vi drar slutsatsen att approximationen sannolikt misslyckas om det reguljära uttrycket inte matchar den grundsanning som inte är skadlig för många tillämpningar eftersom den låga sannolikheten till och med kommer att underskattas. Den föreslagna avkodningen är mycket effektiv jämfört med andra avkodningsmetoder. Mångfalden av applikationer sträcker sig från informationssökning till fullständig textigenkänning. Vi hänvisar till tillämpningar där vi har lyckats integrera den föreslagna dekodern.
REF bygger en dekoder baserad på RE för att påskynda avkodningen av NN.
Regular expressions for decoding of neural network outputs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}