2.RNN(循环层):使用双向RNN(BLSTM)对特征序列进行预测,对序列中的每个特征向量进行学习,并输出预测标签(真实值)分布; 3.CTC loss(转录层):使用CTC损失,把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 2.2、CNN卷积层结构 这...
CTC方法主要分为两个部分，一个是训练时的标签对齐和损失函数loss值的计算，一个是推理解码时计算得到最...
,往往会很大,用来计算Loss不现实。在CTC中采用动态规划的思想来快速计算loss,动态规划算法的核心思想是如果两种路径 、 用相同步长映射到同一输出,那它们就能被合并。 左:总结所有路径会占用大量资源;右:动态规划算法合并了路径,计算更快 下图中,横轴的单位是 的时间片,纵轴单位是 插入 后的序列 。因为CTC允许在Y...
The rules for initialisation are as follows: \beta(T, U')=\beta(T, U'-1)=1 遇事不决看源代码吧,在TensorFlow源码解读之ctc loss(2)详细写了前向变量的计算过程,反向变量则没有仔细看。代码在ctc_loss_calculator.cc,对初始状态的定义为: // Initial beta values in (GravesTh) Eq 7.13: log ...
3.所以CTC loss 到底做了什么事情呢? 首先,需要明确,lstm网络的最后一层,会做全连接操作,这个跟一般的分类网络一样,需要注意的是分类会多出一个unit,这个用来表示no label 或者空格。可参考代码。 #full connection layer rnn_logits = tf.layers.dense( rnn2, ...
5.2 Loss Function损失函数 CTC alignment为我们提供了一个很自然的方法,可以将每个时间步长的概率转换为输出序列的概率。下图展示了大致的整个流程。 对于一对输入输出(X,Y)来说,CTC的目标是将下式概率最大化 解释一下,对于RNN+CTC模型来说,RNN输出的就是概率 ...
换句话说，CTC外加语言模型的收益会远大于端到端模型（RNN-T，LAS）。它对语言模型的依赖与端到端...
用CTC训练的模型通常用递归神经网络(RNN)来预测每个时间步长概率:pt(at|X)。由于RNN能考虑输入中的上下文,它的表现可圈可点,但我们也可以自由选用一些学习算法,让算法在给定固定输入片段的情况下产生输出分布。 当然,如果操作不当,CTC计算loss占用的资源会很惊人。一种简单的方法是逐一计算每种对齐路径的概率,之后...
三:CTC CTC的推导部分在白裳的文章中,贴上链接: 白裳:一文读懂CRNN+CTC文字识别zhuanlan.zhihu.com 这里我谈一下我的理解:看CTC的训练过程,CTC在这个阶段其实不关心对齐...,这一点从ctc_loss的表达式可看出 CTC在训练时更多的考虑是将可能映射(去重、去空)出的标签包含的路径的概率之和来最大化(CTC...
CTC是Connectionist Temporal Classification的缩写,是一种用于序列分类任务的机器学习算法。它主要用于解决输入序列和输出序列长度不一致的问题,例如语音识别、手写识别...