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deeplearning4j——卷积神经网络对验证码进行识别

一、前言 计算机视觉长久以来没有大的突破,卷积神经网络的出现,给这一领域带来了突破,本篇博客,将通过具体的实例来看看卷积神经网络在图像识别上的应用。 导读 1、问题描述 2、解决问题的思路 3、用DL4J进行实现 二、问题 有如下一组验证码的图片,图片大小为60*160,验证码由5个数字组成,数字的范围为0到9,并且每个验证码图片上都加上了干扰背景,图片的文件名,表示验证码上的数字,样本图片如下: 穷举每张图片的可能性几乎不可能,所以传统的程序思路不可能解这个问题,那么必须让计算机通过自我学习,获取识别验证码的能力。先让计算机看大量的验证码的图片,并告诉计算机这些图片的结果,让计算机自我学习,慢慢地计算机就学会了识别验证码。 三、解决思路 1、特征 每个数字的形状各异,各自特征明显,这里的特征实际上指的是线条的走向、弯曲程度等等形状上的不同表征,那么对于侦测图形上的形状,卷积神经网络加上Relu和Max采样,可以很精确的做到这一点,本质原因在于,把卷积核拉直了看,本质上所做的事情就算向量的点积运算,求一个向量在另一个向量上的投影。对于卷积神经网络的原理...

JavaScript 标准之 Map对象

概览: 前言 定义 语法 描述 属性 Map实例 前沿 一直以来使用数组和对象来定义数据模型,前几天在翻阅ES6语法的时候,突然发现有一种Map对象对操作键值对特别好用,而且代码更简洁明了,简直太棒了。今天,我们就来一步步了解什么是Map对象,详细给大家介绍一下Map对象的属性和方法。希望大家以后再数据操纵方法多一种解决问题的方法,这是ECMAScript 6 新增的数据结构。 定义 Map对象保存键/值对,是键/值对的集合。任何值(对象或者原始值) 都可以作为一个键或一个值。Object结构提供了“字符串—值”的对应,Map结构提供了“值—值”的对应。 语法 mapObj = new Map([iterable]); iterable 可以是一个数组或者其他iterable 对象,其元素或为键值对,或为两个元素的数组。每个键值对都会添加到新的 Map。null会被当做 undefined。 描述 集合中的键和值可以是任何类型。如果使用现有键向集合添加值,则新值会替换旧值。 Object 和 Map 对象的对比: 相似点:都允许你按键...

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