We run each through the same character recognition ConvNet, and get a list of 10 scores (Two here but essentially should be 10, representing 10 categories). For example, 1 [0.1] means the energy is 0.1 for category 1. So I get a graph here, and you can think of it as a weird form of tensor. It is a sparse tensor really. It is a tensor that says for each possible configuration of this variable, tell me the cost of the variable. It’s more like a distribution over tensors, or log distribution because we are talking about energies.
Nous passons chaque segment par le même ConvNet de reconnaissance de caractères et obtenons une liste de 10 scores (2 ici mais généralement on en a 10 représentant les 10 catégories/chiffres). Par exemple, 1 [0,1] signifie que l’énergie est de 0,1 pour la catégorie 1. On obtient alors un graphe pouvant être considéré comme une forme étrange de tenseur peu dense). C’est un tenseur qui pour chaque configuration possible de cette variable, demande le coût de la variable. Il s’agit davantage d’une distribution sur les tenseurs, ou une distribution logarithmique car nous parlons d’énergies.