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卷积核初始设置对卷积神经网络表格识别的优化效果研究
《新一代信息技术》2020年第22期19-24,共6页梅旭恒 马嘉辉 陈志轩 邓一星 杨荣领 
由于卷积神经网络强大的特征学习与分类能力在图像识别与分类、目标检测、语义分割等领域得到了广泛地应用,提高卷积神经网络进行深度学习的效率和精度就显得更为重要。在卷积神经网络中,卷积核初始设计对深度学习的迭代效率等有着重要...
关键词：表格分类 卷积神经网络 卷积核参数 
一种面向证券信息披露长文档的表格分类方法被引量：2
《中文信息学报》2023年第5期70-79,共10页罗小清 贾网 李佳静 闫宏飞 孟涛 冯科 
针对现有方法在获取证券信息披露长文档中的表格时准确度低的问题,该文提出了一种基于上下文特征融合的表格分类方法。首先对证券信息披露长文档中的表格和其上下文进行抽取和预处理,建立了表格分类的数据集;然后针对表格信息和上下文...
关键词：证券信息披露长文档 表格分类 卷积神经网络 特征融合 
基于卷积核初始设置的卷积神经网络表格识别研究
《新一代信息技术》2021年第3期30-35,共6页梅旭恒 马嘉辉 陈志轩 邓一星 杨荣领 
由于卷积神经网络强大的特征学习与分类能力在图像识别与分类、目标检测、语义分割等领域得到了广泛地应用,提高卷积神经网络进行深度学习的效率和精度就显得更为重要。在卷积神经网络中,卷积核初始设计对深度学习的迭代效率等有着重要...
关键词：表格分类 卷积神经网络 卷积核参数 
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