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随着深度学习技术的不断发展，扫描图像识别技术在提高准确率方面取得了显著进展。本文着重介绍了卷积神经网络和循环神经网络，并比较了它们在图像识别和文字识别任务中的表现。基于卷积神经网络的方法通过构建多层神经网络模型，可以自动学习图像的特征和规律，从而提高识别的准确率，显示出卓越的性能。而循环神经网络在文字识别领域展现了其独特的优势，实验结果表明，循环神经网络能够处理序列数据，并自动学习序列之间的关系。本文的研究结果表明，深度学习算法在扫描图像识别技术中具有广阔的应用前景，卷积神经网络在图像识别任务中表现出色，而循环神经网络在文字识别任务中具有良好的性能。 相似文献