基于深度学习的手写英文字体识别研究.pdf

基于深度学习的手写英文字体识别研究 本研究基于深度学习，旨在解决化学信息手写英文字体识别准确率低、缺少类别信息的问题。为了实现手写英文字体的数据特征提取和类别特征提取，本研究提出了组合降噪自动编码和分类降噪编码的组合自编码网络算法。 深度学习 深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络来学习和表示复杂的数据特征。深度学习算法可以自动学习和表示数据特征，从而实现数据的分类、识别和预测。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。 手写英文字体识别 手写英文字体识别是指对手写英文文字的识别和分类。手写英文字体识别是一项复杂的任务，因为手写文字的字体、字形、字体大小和字体风格都可能不同。这使得手写英文字体识别变得非常具有挑战性。 自动编码器 自动编码器是一种深度学习算法，用于学习数据的特征表示。自动编码器由编码器和解码器组成，编码器将输入数据转换为低维表示，解码器将低维表示转换回原来的数据。自动编码器可以学习数据的特征，并且可以用于数据的降噪和去噪。 组合自编码网络算法 组合自编码网络算法是本研究提出的新算法，该算法结合了降噪自动编码和分类降噪编码。降噪自动编码用于学习数据的特征表示，分类降噪编码用于学习数据的类别信息。组合自编码网络算法可以学习手写英文字体的数据特征和类别特征，从而实现手写英文字体的识别和分类。 实验结果 实验结果表明，本研究提出的组合自编码算法的识别错误率整体偏低，准确包含了化学信息手写英文字体的类别信息。该算法在MNIST数据集和Chars74K数据集上的识别结果和识别性能都优于分类降噪自动编码算法。 结论 本研究提出的组合自编码算法可以实现手写英文字体的数据特征提取和类别特征提取，从而实现手写英文字体的识别和分类。该算法可以应用于化学信息手写英文字体识别领域，提高手写英文字体识别的准确率和效率。