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神经网络造“汉字”新技能全开，biangbiang面自愧不如
就是那个让你教机器画简笔画的Sketch-RNN，他之前在GitHub上发布的旧版Sketch-RNN中，就包含了训练神经网络写汉字的部分，还写过一篇博客介绍如何用Sketch-RNN来生成汉字，所用的数据集是KanjiVG 总之，这应该是一个以Sketch-RNN的JavaScript实现为基础，用KanjiVG训练的卷积神经网络，与之前广受欢迎的Google神经网络画简笔画系列同宗同源。 ? 一是因为它并不会真的用你的笔画匹配真正的汉字，而是根据你的笔画“创造一个像汉字的图形”，很多时候写出来的都实在不像字；另一个原因呢，就在它的名字Kanji-RNN，和数据集KanjiVG里。
57110发布于 2018-07-20 - 来自专栏人工智能
基于TensorFlow的循环神经网络生成矢量格式的伪造汉字
[来自KanjiVG数据集的示例] 我认为各种字体和手写体最好用矢量表示，而不是位图。 处理训练数据 我使用了KanjiVG数据库的数据，该数据库源于开源日语学习工具Tagaini Jisho。 KanjiVG包含大约11000汉字的SVG文件，每个SVG文件的路径元素遵循日文汉字的官方笔顺。 下面是从KanjiVG中提取的训练字符的一些训练例子： [来自KanjiVG数据集的训练实例。不同的颜色表示每个汉字的不同笔划。]
3.1K80发布于 2018-02-08 - 来自专栏新智元
谷歌大脑研究员玩转汉字RNN：神经网络生成新华字典
训练数据样本，不同的颜色代表了笔画顺序，来源于KanjiVG数据集 在sketch-rnn中，每一笔都用类似笔画的数据建模，其中每一步数据都包含x和y轴的偏移量，以及这一笔是落在纸上还是没有落在纸上，如果落在纸上
1.1K00发布于 2018-07-31
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