CTC学习笔记（二） 训练和公式推导

最新推荐文章于 2022-05-07 16:49:21 发布
原创 最新推荐文章于 2022-05-07 16:49:21 发布 · 209 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了CTC(连接时序分类)的训练准则，对比传统神经网络，CTC更关注于序列级别的数据，如一整句话的语音识别，其目标是最小化整个序列的训练误差，而非单一帧数据。通过最大化p(z|x)的概率，CTC能够更有效地处理序列预测任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                     

整体思路

训练流程和传统的神经网络类似，构建loss function，然后根据BP算法进行训练，不同之处在于传统的神经网络的训练准则是针对每帧数据，即每帧数据的训练误差最小，而CTC的训练准则是基于序列（比如语音识别的一整句话）的，比如最大化p(z|x)p(z|x)偏导数

∂L(x,z)∂atk=yt

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
CTC原理
JIN JI 2013.12.24
12-25 1982
不搞语音识别得人开这个论文确实有点费劲，结合上图，思考一下语音识别的场景，输入是一段录音，输出是识别的音素， 输入的语音文件的长度和输出的音素个数之间没有一一对应关系，通常将语音文件「分片」之后，会出现多对一的关系。这个场景在「翻译问题」和「OCR问题」中也普遍存在。 本文的特点是，提出来一种end-to-end的方法，直接将语音转问音素。不需要添加规则/后处理等过程。 文章目录 [展
实战：CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 | 技术头条
AI科技大本营
04-23 3828
作者|_Coriander转载自Jerry的算法和NLP（ID: gh_36eba310d433）1.前言本项目适用于Python3.6，GPU>=NVIDIA G...
CTC 训练的调试bug记录
AI小学生
11-25 4245
1.  InvalidArgumentError: Not enough time for target transition sequence (required: 21, available: 15)70You can turn this error into a warning by using the flag ignore_longer_outputs_than_inputs 原因：输...
Tensorflow的tf.nn.ctc_loss经常遇到的两个问题：
Irving.She Blog
07-23 8408
1.CTC Loss Error: invalidArgumentError: Not Enough time for target transition sequence. —— 标签的长度大于sequence length，比如ocr识别中原始图像经过卷积倍，池化后time step 维度减小，小于标签的长度。例如，输入矩阵长度为4，你得标签文本为‘world’长度为5，矩阵最多只能包含4个...
吴恩达深度学习笔记
reno_yuan的博客
05-07 1785
你将学习本系列课程(专业): 神经网络和深度学习 改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化 构建你的机器学习项目吨/德 卷积神经网络端到端 自然语言处理:建立序列模型RNN,LSTM 我的目标 理解深度学习基本原理 常用算法 流程 常用术语 不求算术推导 不求算术推导 不求算术推导 使用深度学习框架 入门介绍 例1 房价预测模型 输入映射输出 监督学习有价值的 图像卷积序列 CNN 时间序列 语言序列 RNN RNNS 深度学习神经网络 数据量和质量处于第一序列胜过算法 算法主要加速学习速率如 si
深度学习课堂笔记
synthesis_30的博客
03-02 1914
第1章 深度学习简介 1.1 课程简介 1.2
端到端语音识别（二） ctc
qq_44944990的博客
04-22 915
端到端语音识别（二） ctc
tensorflow学习——调试ctc的两个bug
weixin_33795743的博客
04-25 603
InvalidArgumentError (see above for traceback): Not enough time for target transition sequence (required: 8, available: 7) 错误原因：label的长度比数据（图像、或语音等）的 序列sequence还长，这个可能是原始数据reshape到标准的feature，同时step就小...
keras ctc loss error: InvalidArgumentError: 修改ignore_longer_outputs_than_inputs=True
xiaomingdeblog的博客
12-12 1060
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Not enough time for target transition sequence (required: 45, available: 39)4You can turn this error into a warning by using the flag igno...
ctc_loss遇到的三个问题
weixin_43022144的博客
11-12 1565
1.Not Enough time for target transition sequence 当timestep小于label_length时会报错 2.sequence_length(b) <= time 当sequence_length大于timestep时会报错 3.No valid path found. label_length大于sequence_length时会报错 也就是...
TensorFlow神经网络训练报错：InvalidArgumentError
vector_Lu的博客
03-12 4932
在你定义好神经网络，准备好训练数据，要开始训练时，结果出现了类似下面这样的错误：（一大长串，这里只列举一个） InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'y-input' with dtype float and shape [?,1] 然后你检查了很...
深度学习BP算法的推导（附加RNN,LSTM的推导说明）
长虹剑的专栏
12-09 5万+
注：1）这篇文章主要参考Alex Graves的博士论文《Supervised Sequence Labellingwith Recurrent Neural Networks》 详细介绍其关于BP算法的推导过程。 2）论文没有提到过偏差的处理，不过如果能耐心推导出论文给出的公式，那么这将十分简单。 3）由于是结合语音训练的，最后是softmax出来是获得有...
restTemplate java.lang.IllegalArgumentException: Not enough variable values available to expand
weixin_42065545的博客
05-15 2万+
今天使用spring项目发送一个get请求，这个get请求比较特殊：有一个参数是map类型， 例如： www.baidu.com/test?name=zhangsan&data={"age":"18"} 其实就是两个参数，一个参数是zhangsan 一个参数是{"age":"18"} 但是当用resttemplate的getforentity（或getforbody的时候）使用 ...
关于CTC模型的理解
gzj_1101的专栏
05-01 1万+
预备知识 摘要 标签错误率 CTC 从输出到标签 构建分类器 参考资料 最近在看手势识别相关论文，在看到一篇论文的时候发现了LSTM+CTC能够解决数据预分割的问题。于是抱着学习的心态这篇论文《Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Ne...
InvalidArgumentError (see above for traceback): Invalid JPEG data, size xxx
Hello Word!
06-11 1127
【出现如下形式的报错】借用github上的错误代码 File "retrain.py", line 808, in main jpeg_data_tensor, bottleneck_tensor) File "retrain.py", line 440, in cache_bottlenecks jpeg_data_tensor, bottleneck_tensor) File "retrai...
基于深度学习的语音识别研究-CTC理论推导（四）
Xwei1226的博客
07-02 5193
  有时候学习真的得循序渐进，并没有速成的方法，本小白在经历了大约一个月终于把CTC的从头到尾大致看完了，下面讲一下我的理解，欢迎各位朋友批评指正。  首先，我们得知道为什么要引入CTC，前面博客讲到，之前在做语音的声学模型的时候，我们的数据形式是帧与标签的分别对齐，以Thchs30为例，训练集大约25小时的数据集，经过kaldi的GMM-HMM对齐之后，大约分为917w多帧的语音数据，标签经过后...
CTC算法详解
热门推荐
Michael’s Blog
11-02 5万+
和其它文章初衷一样，网上解释很多，还有原文，但是讲的不是很明白，在看完几篇参考博客后特此记录 简介 先拿语音识别任务来说，如果现在有一个包含剪辑语音和对应的文本，我们不知道如何将语音片段与文本进行对应，这样对于训练一个语音识别器增加了难度。 为了解决上述问题，我们可以先制定一个规则，例如“一个字符对于是个语言片段输入”。对于不同的人来说，他们说话的语速也不一样，这样导致了上述的定义规则不可行。另一...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值