递归神经网络 GRU+CTC+CNN 教会验证码识别

递归神经网络 GRU+CTC+CNN 教会验证码识别

用递归神经网络采用端到端识别图片文字，递归神经网络大家最早用 RNN ，缺陷造成梯度消失问题；然后采用了 LSTM，解决 RNN 问题，并且大大提高准确率；现在效果最好的是 GRU，比 LSTM 准确率更高，训练时间大大缩短。本 Chat 的例子用验证码来做识别，可用于文字识别、车牌识别、手写字识别、各种证件识别。

本次 Chat ，我将分享如下内容：

1. RNN 原理，递归的基础，重点讲向前传播（带大家计算过程带具体数值）
2. LSTM 原理
3. GRU 原理
4. 使用 GRU+CTC+CNN 对验证码的训练过程识别

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