构建模型预测手写文本的内容,使用到卷积网络CNN和时间序列的网络RNN,构建输入图片和文本标签,先提取图片特征,之后把特征输入LSTM带记忆的网络,最后获取模型对图片中的文本序列中每个字符的预测概率分布,用ctc损失引导模型学习,输出的概率是序列中的字符在字符集中的概率,最大的那个是模型的预测,返回的输出是每个时间步(字符)在字符集中的概率分布声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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