Den senaste tidens djupt lärande baserade metoder har uppnått stor framgång när det gäller handstilsigenkänning. Kinesiska tecken är bland de mest utbredda skrivsystemen i världen. Tidigare forskning har främst fokuserat på att känna igen handskrivna kinesiska tecken. Erkännande är dock bara en aspekt för att förstå ett språk, en annan utmanande och intressant uppgift är att lära en maskin att automatiskt skriva (piktografisk) kinesiska tecken. I detta dokument föreslår vi ett ramverk genom att använda det återkommande neurala nätverket (RNN) som både en diskriminerande modell för att känna igen kinesiska tecken och en generativ modell för att rita (generera) kinesiska tecken. För att känna igen kinesiska tecken, tidigare metoder brukar anta convolutional neural network (CNN) modeller som kräver att omvandla den online handstil banan till bildliknande representationer. Istället är vårt RNN-baserade tillvägagångssätt ett end-to-end-system som direkt hanterar den sekventiella strukturen och inte kräver någon domänspecifik kunskap. Med RNN-systemet (som kombinerar en LSTM och GRU) kan den senaste prestandan uppnås i konkurrensdatabasen ICDAR-2013. Inom ramen för RNN föreslås dessutom en villkorlig generativ modell med karaktärsinbäddning för att automatiskt kunna rita igenkännliga kinesiska tecken. De genererade tecknen (i vektorformat) är läsbara för människor och kan också kännas igen av den diskriminerande RNN-modellen med hög noggrannhet. Experimentella resultat verifierar effektiviteten av att använda RNNs som både generativa och diskriminerande modeller för uppgifterna att rita och känna igen kinesiska tecken.
REF föreslog en modell som använde återkommande neurala nätverk (RNN) som både diskriminator för att känna igen kinesiska tecken och generator för att rita kinesiska tecken.
Drawing and Recognizing Chinese Characters with Recurrent Neural Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}