Gboard」の意訳です。Gonnetさんによる投稿です。キーボード」で手書き入力を試すにはAndroid8.0以降でないと動作しないようです。文字のデコード一連の入力曲線はユーザの入力を表現しますが、更にそれを実際に書かれた文字に変換する必要があります。そのため、多層RNNを使用して曲線を順番に処理し、各曲線が表現している可能性がある全ての文字を含んだ確率分布を持つ出力復号行列を生成します。これは、その曲線の一部にどの文字が書かれているかを示します。Networks)を採用することにしました。QRNNは、畳み込みレイヤと再帰レイヤを交互に使用します。効率的な並列化の理論的可能性を与え、重みの数を比較的少なく保ちながら優れた予測性能を提供します。重みの数はモデルのサイズに直接関係し、モデルは端末にダウンロードする必要があるので、小さいほど良いのです。曲線を「デコード」するために、リカレントニューラルネットワークは、各列が1つの入力曲線に対応し、各行がアルファベットの文字に対応する行列を生成します。特定の曲線の列は、アルファベットの全ての文字の出現確率を表す確率分布と見なすことができます。各文字は複数の曲線からなることができます(たとえば、上のgとoは、それぞれ4つの曲線と3つの曲線から成り立っています)。Classification)アルゴリズムなどで特別な空白記号を追加して、特定の曲線に対して出力がないことを示すことによって対処されます。私達は、有限オートマトンデコーダを使用して、ニューラルネットワークの出力を、重み付き有限状態アクセプタとして符号化された文字ベースの言語モデルと組み合わせました。“sch”など)はボーナスを受け取り、出力される可能性が高くなりますが、珍しいシーケンスはペナルティが科されます。プロセスは以下のように図示できます。タッチポイントのそれぞれの点は(前の図のように曲線毎に色分けされています)は、ベジェ係数によってはるかに少ない数(この例では7つ)に集約され、それぞれが単一の曲線に対応するようになります。matrix)に変換します。デコーダ行列は、縦の列がそれぞれの曲線、横の行が文字列「a」から「z」と空白記号(blank)に対応しています。明るさは、その文字の相対確率を表しています。デコーダ行列を左から右へ見ていくと、大部分が空白(blank)になっていて、文字「g」と「o」が黄色に輝いて見えて、最終的なテキスト出力は「go」になっています。非常に単純であるにもかかわらず、私たちの新しい文字認識モデルは古いモデルよりも20%-40%誤認識が少なくなるだけでなく、速度もずっと速いです。これを全て計算機資源に限りがあるスマートフォン上で実行する必要があるのです!オンデバイスで動作させる最高のユーザー体験を提供するには、文字認識精度が高いだけでは不十分です。加えて、高速に動作する必要があります。Liteモデルに変換しました。これには量子化、つまり1つの重みに4バイトが使用される通常の方式の代わりに1バイトのみを使用するように、モデルのトレーニング中に全ての重みのサイズを削減する事を含みます。これにより、モデルが小さくなり、推論時間が短くなります。package:アンドロイドでアプリを配布する際のファイル形式)サイズを削減できます。進化を私達はラテンスクリプトの認識機能を改良するだけでなく、限界を押し広げ続けます。手書きチームは、Gboardがサポートしている全ての手書き言語用に新しいモデルを立ち上げることにすでに力を注いでいます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。求めよ、そうすれば与えられるだろう。尋ねよ、そうすれば見出すであろう。叩けよ、そうすれば汝に開かれるであろう。WordPress.。