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本仓库致力于“四个共享”， 【1】提供最全面的DRL书籍、资料、综述等学习资源。【2】阐述深度强化学习的基本原理、前沿算法、场景应用、竞赛分析、论文分享等专业知识。【3】分享最前沿的业界动态和行业发展趋势。【4】汇聚所有深度强化学习领域的研究者与爱好者。

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my_orc_keras_verification_code_identification

本项目实现了ocr主流算法gru/lstm+ctc+cnn架构，进行不定长度验证码识别，达到不分割字符而识别验证码内容的效果。验证码内容包含了大小字母以及数字，并增加点、线、颜色、位置、字体等干扰项。本项目对gru +ctc+cnn、lstm+ctc+cnn、cnn三种架构进行了对比，实践说明同等训练下gru/lstm+ctc+cnn架构准确率和速度均明显优于cnn架构，gru +ctc+cnn优于lstm+ctc+cnn，在实验2500个样本数据200轮训练时，gru +ctc+cnn架构在500样本测试准确率达90.2%。本项目技术能够训练长序列的ocr识别，更换数据集和相关调整，即可用于比如身份证号码、车牌、手机号、邮编等识别任务，也可用于汉字识别。

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