深度学习驱动的蒙古文在线手写识别与微信小程序应用

"基于深度学习的联机手写蒙古文识别研究" 本文主要探讨了如何运用深度学习技术来实现联机手写蒙古文的识别。在人工智能领域，联机手写体识别是一个关键的研究方向，特别是在语言文字信息处理中。本文的重点在于通过深度学习理论，特别是卷积神经网络（CNN），来构建和优化识别模型。 首先，作者选择了LeNet-5和AlexNet两种经典的卷积神经网络模型作为基础，进行联机手写蒙古文识别的训练。这两个模型在图像识别任务中有着广泛的应用，LeNet-5以其简洁的结构适合小型数据集，而AlexNet则因其更深层次和大量参数，能够在大型数据集上表现出色。在实验过程中，作者针对LeNet-5和AlexNet的网络结构进行了改进，以适应蒙古文的特点，生成了不同结构的网络模型。 为了构建识别模型的训练数据集，作者从蒙古文单词中选取了2500个常用单词，这些单词是依据词频选取的。然后，收集了100位不同书写者的100,000个手写样本，构成了包含250,000条样本的实验数据集。数据预处理工作包括规范化和样本插值，以提高模型训练的效果。 接下来，作者构建了三个不同的训练子集，分别包含50个、100个和500个单词，以评估模型在不同规模词汇下的性能和效率。通过在这些子集上训练和比较，可以分析网络结构差异对模型性能的影响。在训练过程中，针对可能出现的过拟合问题，采用了有效的解决方案，例如正则化、dropout或早停策略。 最后，将实验中识别性能最优的网络模型部署到云服务器上，以此为基础开发了一款基于微信小程序的蒙古文手写输入法。这款输入法经过测试，其识别性能达到了预期效果，为蒙古文的数字化输入提供了便利。 这项研究展示了深度学习在少数民族语言文字识别中的应用潜力，尤其是在联机手写识别方面。通过深度学习模型的优化和训练，以及与微信小程序的结合，为蒙古文用户提供了高效、便捷的输入方式，对于推动少数民族语言的数字化进程具有重要意义。