LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2012, 2012

3846589942 / 9783846589946

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The author investigated the application of Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks (RNNs) to the task of signature verification. Traditional RNNs are capable of modeling dynamical systems with hidden states; they have been successfully applied to domains ranging from financial forecasting to control and speech recognition. This manuscript is the result of successfully applying on-line signature time series data to traditional LSTM, LSTM with forget gates and LSTM with peephole connections algorithms originally developed by S. Hochreiter and J. Schmidhuber. It can be clearly seen in this pattern classification problem that traditional LSTM RNNs outperform LSTMs with forget gates and peephole connections. The latter also outperform traditional RNNs which cannot seem to even learn this task due to the long-term dependency problem. 104 pp. Englisch.

Codice articolo 9783846589946

Titolo
LSTM Recurrent Neural Networks for Signature Verification
Autore
Conrad Tiflin
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2012
Anno di pubblicazione
2012
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3846589942
ISBN 13
9783846589946
Peso dell'articolo
173 grammi
Dimensioni
220x150x7 mm

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