I detta arbete presenteras en ny djupinlärningsteknik för igenkänning av handskriven Bangla isolerad föreningskaraktär och ett nytt riktmärke för igenkänningsnoggrannhet på CMATERdb 3.1.3.3 dataset rapporteras. Greedy lager klokt utbildning av Deep Neural Network har bidragit till att göra betydande framsteg i olika mönster erkännande problem. Vi använder lagervis träning till Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) på ett övervakat sätt och utöka utbildningsprocessen med RMSProp algoritm för att uppnå snabbare konvergens. Vi jämför resultat med de som erhållits från vanliga grunda inlärningsmetoder med fördefinierade funktioner, samt standard DCNNs. Övervakade lagervis utbildade DCNN visar sig överträffa standard modeller för ytlig inlärning såsom Support Vector Machines samt vanliga DCNNs av liknande arkitektur genom att uppnå felfrekvens på 9,67 % och därmed sätta ett nytt riktmärke på CMATERdb 3.1.3.3 med en igenkänningsnoggrannhet på 90,33 %, vilket motsvarar en förbättring på nästan 10 %.
Roy och Al. REF använde RMSProp algoritmen för att förbättra utbildningsprocessen och uppnå snabbare konvergens.
Handwritten Isolated Bangla Compound Character Recognition: a new benchmark using a novel deep learning approach
{'venue': 'Pattern Recognition Letters, Elsevier, Vol. 90, Pages 15-21, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}