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International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)

Erschienen in:

20.08.2018 | Editorial

Special issue on deep learning for document analysis and recognition

verfasst von: Cheng-Lin Liu, Gernot A. Fink, Venu Govindaraju, Lianwen Jin

Erschienen in: International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) | Ausgabe 3/2018

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Deep learning—designing models and learning algorithms for deep neural networks—has achieved great success in various areas of artificial intelligence. Owing to the advances in theory and learning algorithms, the availability of big training data, and GPU computing, deep learning has yielded superior performance in many applications of pattern recognition and artificial intelligence. Examples include speech recognition, character and text recognition, image segmentation, object detection and recognition, traffic sign recognition, and face recognition. The exploration of new deep-learning models and algorithms as well as their potential applications has attracted great interest and attention. …

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Titel: Special issue on deep learning for document analysis and recognition
verfasst von: Cheng-Lin Liu
Gernot A. Fink
Venu Govindaraju
Lianwen Jin
Publikationsdatum: 20.08.2018
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) / Ausgabe 3/2018
Print ISSN: 1433-2833
Elektronische ISSN: 1433-2825
DOI: https://doi.org/10.1007/s10032-018-0310-5

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