(原创文章,转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数。 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐。而CTC扩展了标签集合,添加空元素。 在使用扩展标签集合对序列进行标注后,所有可以通过映射函数转换为真实序列的 预测序列,都是正确的预测 ...
CTC解决什么问题 CTC,Connectionist Temporal Classification,用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。 举例来说,在语音识别中,我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应,这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事,如下图所示 图源见参考资料 ,有人说话块,有人说话慢,每个人说话快慢不同,不可能手动地对音素和字符对齐,这样太耗时。 再 ...
2018-11-13 19:00 2 17564 推荐指数:
(原创文章,转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数。 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐。而CTC扩展了标签集合,添加空元素。 在使用扩展标签集合对序列进行标注后,所有可以通过映射函数转换为真实序列的 预测序列,都是正确的预测 ...
论文地址:https://papers.nips.cc/paper/7363-connectionist-temporal-classification-with-maximum-entropy-regularization.pdf https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/23309693 https://zhuanlan.zhihu.com/p/23293860 CTC:前向计算例子 这里我们直接使用warp-ctc中的变量进行分析。我们定义T为RNN输出的结果的维数,这个问题 ...
参考文献 CTC学习笔记(一) 简介:https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51763868 CTC学习笔记(二) 训练和公式推导 很详细的公示推导 前向后向算法计算序列概率,并最大化 使用 ...
CTC,Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。语音识别端到端解决方案中应用的技术。主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题。对于一段语音输入,将其转化为声学频谱图,传统的声学模型需要对其频谱图上 ...
一、简介 PyTorch Geometric Temporal是PyTorch Geometric的一个时间图神经网络扩展库。它建立在开源深度学习和图形处理库之上。PyTorch Geometric Temporal由最先进的深度学习和参数学习方法组成,用于处理时空信号。它是第一个用于几何结构 ...
CTC是2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提到的,论文地址: http ...
文章主要解释CTC 的工作原理。 Motivation CTC 的全称是Connectionist ...