陈知礼瞥见她气鼓鼓的模样，呵笑了声：“又在心里骂我不好好说话了？”

“？”

唐念惊恐地朝他看过去。

他怎么知道，不会是有读心术吧。

“谁让我在八卦阵买了房，只会阴阳怪气。”

“……”

你对自己的认知还挺清晰。

昨天下午唐念处在气头上，所以才训练模型骂他，但是算法跑完那会儿她已经睡着了，压根没看到内容，但总归不是什么好词。

车内安静了一会儿。

陈知礼说起此行正经事：“韩教授的团队遇到了技术难题，有些老中医的字迹潦草模糊辨认困难，无法转化成电子版，这次去解决技术问题。”

鉴于刚口出狂言，唐念现在乖的跟鹌鹑似的，没防备，顺着他的话就往下接：“可以用lstm-right啊，表现比普通神经网络隐马尔科夫模型好，特别是在这种连续手写识别上，准确率挺高的。”

目前工业界使用的手写识别一般有三类，卷积神经网络、循环神经网络和隐马尔可夫模型。lstm模型就是一种有记忆的循环神经网络，通过特殊的门控机制，来处理一系列文本或图像数据。

唐念说的lstm-right则是在lstm模型基础上做了进一步优化，简化参数，提高速度，错误率能降低到10%以下。

这篇论文的作者是陈知礼博士期间认识的一位美籍华裔，目前并未应用到工业界，只在小众学术圈传播学习，国内更是连资料都查不到。

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