CTC算法详解

最新推荐文章于 2023-05-25 00:49:52 发布
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该博客主要对CTC算法进行详细解析。CTC算法在信息技术领域有重要应用，能解决一些序列相关问题，博客可能会深入探讨其原理、实现方式等关键信息，助力读者更好理解和运用该算法。
CTCloss详解
yang_daxia的博客
05-27 7533
1.映射规则: 案例: 2. ctcloss 计算所有可以映射为输出路径的概率总和:枚举方法计算量太大, 所以采用DP: 一共三种情况: 1. PPT: https://docs.google.com/presentation/d/12gYcPft9_4cxk2AD6Z6ZlJNa3wvZCW1ms31nhq51vMk/pub?start=false&loop...
CTC loss
陶将的博客
09-26 1246
CTC loss 依据RNN网络的性质，每个时刻输出一个字符，RNN的最终输出是字符序列SSS，需要后处理才能得到标签TTT。在实际应用中，例如文字识别过程中，SSS和TTT的长度是变化的，且不是等长的，那么就需要一种算法来完成对齐操作。CTC算法能够自动地完成SSS和TTT对齐。 假设训练数据集SSS的空间分布为DX×ZD_{X \times Z}DX×Z​，输入空间X=(R∗)∗X = \left( \mathbb{R}^{*} \right)^{*}X=(R∗)∗是mmm维实向量所有序列的集合，目标
CTC(connectionist temporal classification)算法讲解
憨憨的博客
10-01 1709
Temporal Classification是给定输入序列X=[x1,x2,…,xT]X=\left[x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{T}\right]X=[x1​,x2​,…,xT​]以及对应的标签数据Y=[y1,y2,…,yU]Y=\left[y_{1}, y_{2}, \ldots, y_{U}\right]Y=[y1​,y2​,…,yU​] ,例如语音识别中的音频文件和文本文件，我们的工作是找到XXX到YYY的一个映射，这种对时序数据进行分类的算法叫做Temporal Class
CTC算法原理详解
weixin_52862386的博客
05-25 4108
CTC(Connectionist Temporal Classification)算法是一个用于OCR（文字识别）、ASR（语言识别）等任务场景的算法，主要用于解决输入序列和输入序列长度不一，难以对齐的问题。它提出了一种新的对齐方式，将输出序列切分为多个时间段，通过制定一定的处理规则来实现序列对齐的问题。由于我们的目的是使与真实结果路径的概率最大，即使PY∣XP(Y|X)PY∣X的概率达到最大。
关于LSTM+CTC详解
05-08
LSTM+CTC详解
CTC算法详解与变长验证码识别实战
CTC算法（Connectionist Temporal Classification）是一种专为解决序列到序列学习中输入与输出长度不一致问题而设计的深度学习技术，广泛应用于语音识别、手写文字识别、自然语言处理等涉及时序数据建模的任务中。...
深度/机器学习基础知识要点：CTC算法
Zack的博客
03-14 1855
Connectionist Temporal Classification (CTC) CTC适合语音识别和手写字符识别任务 定义 输入表示：符号序列 X=[x1,x2,...,xT]X=[x_{1},x_{2},...,x_{T}]X=[x1​,x2​,...,xT​] 输出表示：符号序列Y=[y1,y2,...,yU]Y=[y_{1},y_{2},...,y_{U}]Y=[y1​,y2...
CTC算法总结
weixin_42553995的博客
02-20 1500
CTC算法 CTC算法是什么：强调，它不是网络结构，可以理解为一种计算输出和标签间差异的方法。 CTC算法干什么事： 把CCCCCCCCCCAAAAAMMMMMMMMMPPPPPUUUUSSSSSS 映射到CAMPUS这个英文单词。 为什么需要CTC算法（为什么会有CCCCCCCCCCAAAAAMMMMMMMMMPPPPPUUUUSSSSSS这种东西）： 可以这么理解，目前用的较多的CTC算法主要是接在语音识别和OCR识别后面，他们的输出东西就长成这样。如果不知道上述两种场景的输出可以去查一下，在这里不细讲
超详细讲解CTC理论和实战
左手の明天的博客
12-22 4111
CTC理论和实战CTC简介CTC算法详解对齐损失函数预测CTC算法的特性条件独立对齐使用CTC进行变长验证码识别问题描述和解决方法安装WarpCTC得到tensorflow源代码设置环境变量TENSORFLOW_SRC_PATH修改配置build安装测试安装是否成功运行代码代码阅读数据处理network.pyLSTM_train类资源传送门「❤️ 感谢大家」 CTC简介 对于语音识别来说，训练数据的输入是一段音频，输出是它转录的文字(transcript)，但是我们是不知道字母和语音是怎么对齐(align)
语音识别中的CTC算法的基本原理解释
haima1998的专栏
09-13 799
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/161186907 https://zhuanlan.zhihu.com/p/161186907 欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者：罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。 CTC算法概念
4.OCR文本识别Connectionist Temporal Classification(CTC)算法
机器人视觉感知
02-26 2177
这是2006年第23次ICML会以上的一篇论文。很多实际应用需要从未切分的数据中输出序列信息，如语音识别中的语音转文字,光学字符识别(Optical character recognition,OCR)中的字符图片转字符序列。循环神经网络(Recurrent neural networks,RNN)十分适合序列数据的学习，但其训练数据要求必须是切分后的序列，而实际应用中切分的训练序列数据标注比较困难，是很难获取的。上图是OCR的两种模型，一种如图(a)可直接输入OCR检测得到的图片得到图片中的字符串。
用于序列建模的CTC方法
qq_27061325的博客
03-04 315
Better to see inhttps://distill.pub/2017/ctc/. You can also see the following extraction from the original. Introduction Training 3 methods: Greedy search, beam search, prefix...
CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理
bbbeoy的专栏
08-26 373
https://www.cnblogs.com/shiyublog/p/10493348.html
序列模型之CTC算法
u013193788的博客
11-01 4399
1.背景知识       CTC的全称是Connectionist Temporal Classfication，是Graves等人提出来的一种时序分类算法，重点解决的问题是输入数据与给定标签的对齐问题。 论文链接： http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.75.6306&rep=rep1&type=pd...
关于CTC(connectionist temporal classification)算法
qq_42517195的博客
06-25 594
CTC是计算一种损失值，主要的优点是可以对没有对齐的数据进行自动对齐，主要用在没有事先对齐的序列化数据训练上。比如语音识别、ocr识别等等。理解啥的看：https://blog.youkuaiyun.com/luodongri/article/details/77005948...
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