甲骨文卷积神经网络识别-RTL（甲骨文识别）

简介

此仓库包含了一个关于甲骨文识别的资源文件，名为“甲骨文卷积神经网络识别-RTL”。该资源主要用于甲骨文字符的自动识别，通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）技术实现，旨在推动古文字研究与现代信息技术的结合。

文件内容

• 模型训练代码：使用CNN架构进行甲骨文识别的训练代码。
• 数据集：用于训练和测试卷积神经网络的甲骨文图像数据集。
• 结果展示：模型训练后对甲骨文图像识别的结果示例。

使用说明

1. 环境搭建：请确保您的计算环境已安装Python及相关的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。
2. 数据准备：将甲骨文图像数据集放置在指定目录下，以便模型训练和测试。
3. 模型训练：运行训练代码，开始卷积神经网络的训练过程。
4. 结果验证：训练完成后，通过测试集验证模型识别甲骨文的准确性。

注意事项

• 使用本资源时，请遵守相关法律法规，尊重知识产权。
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许可

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