connectionist temporal classification中文学术名 “Connectionist Temporal Classification”的中文学术名为“连接主义时序分类”,通常简称为 CTC。 CTC 是一种用于处理序列数据的神经网络模型,广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。它的核心思想是通过在输入序列和输出序列之间建立映射关系,实现对序列数据的分类或识别。
Connectionist Temporal Classification (CTC)是一项技术,它是为RNN专门设计的顶层(top layer)。使得针对输入序列的每一帧,网络能够输出一个标签或者空白(blank)。CTC使得用一个RNN构建语音识别系统成为可能,这个和混合方法HMM+DNN不一样。 语音识别问题 输入是一个声音片段x,然后分割成很多个帧: X={x1,…,xT} 每...
参考书目： 《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》 chapter7 CTC全称，Connectionist temporal classification，可以理解为基于神经网络的时序类分类。语音识别中声学模型的训练属于监督学习，需要知道每一帧对应的label才能进行有效的训练，在训练的数据准备阶段必须要对语音进行强制对齐。...
20181109 qzd 附原文:《Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks》 参考书目:《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》 chapter7 CTC全称,Connectionist temporal classification,可以理解为基于神经网络的时序类分类。语音识别中声学模型的...
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[1]),有人说话块,有人说话慢,每个人说话快慢不同,不可能手动...
Connectionist Temporal Classification 一个CTC网络有一个softmax输出层,出了序列的输出外,还增加了一个额外的输出单元,最开始激励的|L|个单元被解释成在这个时刻对应标签的观察概率,激励的额外的单元是一个空白的观察概率或者无标签的观察概率。这些输出定义为在给定输入序列的情况下,所有可能的对齐所有标记序列的方式...
CTC(Connectionist Temporal Classification)算法被常用在文字识别和语音识别的解码层中。在CTC使用前,语音识别的任务中常用GMM-HMM训练好的HMM给DNN做label align。这种方式过于冗余并且由于HMM采用的是EM做参数的优化,而DNN是使用梯度下降做参数的优化,无法做端到端的优化。CTC采用类似于HMM前后向算法来计算损失方程,采...
etc. Connectionist temporal classification: Labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks, 2006【2】Yi Wang. Connectionist Temporal Classifaction A Tutorial with Gritty Details, 2015【3】Alex Graves. Connectionist temporal classification, 2012...
1. Re:CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理 讲得很清楚,但是图11上面的αt3(2)公式似乎有错误,但是后面的计算结果是正确的,似乎属于笔误 --今淇 2. Re:[问题] docker: Failed to start Docker Application Container Engine. 谢谢大牛,fd:// 替换为 unix:// ,这什么区别呢 --liangguohao...