Indexed by：
Abstract：
提出基于胶囊神经网络(CapsNet)的汉字字形表征模型,通过表征汉字字形中的部件实现汉字字形的表征.首先,对任一汉字字形生成所有部件类别的表征向量.然后,根据部件存在概率,利用基于欧氏距离的离群点检测,选取相应的部件表征向量.最后,由选出的部件表征向量组成该汉字的字形表征.实验表明,文中模型在仅经过部件字形训练的情况下,即可有效识别汉字部件,同时自动生成汉字字形的有效表征.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
模式识别与人工智能
Year： 2019
Issue： 02
Volume： 32
Page： 169-176
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 5
Affiliated Colleges：
