[发明专利]基于SVD的用于手写汉字识别的循环神经网络的加速方法有效
| 申请号： | 201810502952.1 | 申请日： | 2018-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110533043B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 梁凯焕;杨亚锋;肖学锋;金连文;孙俊 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06V30/22 | 分类号： | G06V30/22;G06V30/32;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510640 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于SVD的用于手写汉字识别的循环神经网络的加速方法，包括以下步骤：S1：设计并训练出一个用于联机手写汉字的循环神经网络；S2：对参数矩阵进行SVD分解，根据所需加速的倍数，计算分解后的参数矩阵；S3：根据分解得到的参数矩阵对网络进行初始化；S4：对整个网络针对联机手写识别任务重新进行训练，以达到微调的作用；S5：优化前向实现，动态设置前向过程网络的时间节点长度。本发明采用了循环神经网络针对联机手写汉字识别，并且运用了SVD对训练得到的网络进行分解，显著减少了网络的计算复杂度，同时，在前向过程中根据输入数据动态地设置网络的时间节点长度，加速网络的前向运行时间，保证了网络的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svd 用于 手写 汉字 识别 循环 神经网络 加速 方法 | ||
【主权项】：
1.基于SVD的用于手写汉字识别的循环神经网络的加速方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：设计并训练出一个用于联机手写汉字的循环神经网络；/nS2：对参数矩阵进行SVD分解，根据所需加速的倍数，计算分解后的参数矩阵；/nS3：根据分解得到的参数矩阵对网络进行初始化；/nS4：对整个网络针对联机手写识别任务重新进行训练，以达到微调的作用；/nS5、优化前向实现，动态设置前向过程网络的时间节点长度。/n
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