CTC解決什么問題 CTC,Connectionist Temporal Classification,用來解決輸入序列和輸出序列難以一一對應的問題。 舉例來說,在語音識別中,我們希望音頻中的音素和翻譯后的字符可以一一對應,這是訓練時一個很天然的想法。但是要對齊是一件很困難的事,如下圖所示(圖 ...
論文地址:https: papers.nips.cc paper connectionist temporal classification with maximum entropy regularization.pdf https: zhuanlan.zhihu.com p CTC的問題: 容易陷入局部最優 尖峰分布 作者認為peak distribution是一種過擬合的表現, However ...
2020-08-30 22:33 0 458 推薦指數:
CTC解決什么問題 CTC,Connectionist Temporal Classification,用來解決輸入序列和輸出序列難以一一對應的問題。 舉例來說,在語音識別中,我們希望音頻中的音素和翻譯后的字符可以一一對應,這是訓練時一個很天然的想法。但是要對齊是一件很困難的事,如下圖所示(圖 ...
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本篇文章發表在ICLR2020上,對動態圖的進行連接預測和結點分類。TGN中,作者除利用傳統的圖神經網絡捕捉非歐式結構生成embedding外,還利用動態圖所中時序信息。 T ...
SST: Single-Stream Temporal Action Proposals 2017-06-11 14:28:00 本文提出一種 時間維度上的 proposal 方法,進行行為的識別。本文方法具有如下的幾個特點: 1. 可以處理 long video ...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代碼實現(Pytorch):https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 論文筆記 ...
一、摘要 了解CNN必讀的一篇論文,有些東西還是可以了解的。 二、結構 1、 Relu的好處: 1、在訓練時間上,比tanh和sigmod快,而且BP的時候求導也很容易 2、因為是非飽和函數,所以基本不會出現梯度消失的情況 Relu只要控制 ...
論文筆記:Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning Paper: Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised ...