CTC联结时间分类算法: 连接主义时间分类：用递归神经网络标记未分割序列数据《Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks》(语音、文本识别、RNN端到端训练序列数据的方法)

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CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理

(原创文章,转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数. 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐.而CTC扩展了标签集合,添加空元素. 在使用扩展标签集合对序列进行标注后,所有可以通过映射函数转换为真实序列的预测序列,都是正确的预测结果.也就是在无需数据对齐处理,即可得到预测序列. 其目标函数就是最大化所有正确的预测序列的概率和. 在查找所有正确预测序列时,采用了前向后向算法. 前向过程计算从1-t时刻,预测出正确的前缀的概率:后向过程计算从…

CTC（Connectionist Temporal Classification）介绍

CTC解决什么问题 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,不可能手动地对音素和字符对齐,这样太耗时. 再比如,在OCR中使用RNN时,RNN的每一个输出要对应到字符图像中的每一个位置,要手工做这样的…

Recurrent Neural Network系列3--理解RNN的BPTT算法和梯度消失

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

吴恩达《深度学习》-第五门课序列模型(Sequence Models)-第一周循环序列模型（Recurrent Neural Networks） -课程笔记

第一周循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 1.1 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 1.2 数学符号(Notation) 这个输入数据是 9 个单词组成的序列,所以会有 9 个特征集和来表示这 9 个单词,并按序列中的位置进行索引,用\(…

【OCR技术系列之七】端到端不定长文字识别CRNN算法详解

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有…

延时任务-基于netty时间轮算法实现

一.时间轮算法简介为了大家能够理解下文中的代码,我们先来简单了解一下netty时间轮算法的核心原理时间轮算法名副其实,时间轮就是一个环形的数据结构,类似于表盘,将时间轮分成多个bucket(比如:0-8).假设每个时间轮轮片的分隔时间段tickDuration=1s(即:指针经过每个格子花费时间是 1 s),当前的时间bucket=3,那么在18秒后需要被执行的任务需要落到((3+18)%8=5取余运算)的5号bucket上.假如有多个需要在该时间段内执行的任务,就会组成一个双向链表. 另外…

端到端文本识别CRNN论文解读

CRNN 论文: An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition CRNN不定长中文识别项目下载地址: https://download.csdn.net/download/dcrmg/10248818 CRNN是一种卷积循环神经网络结构,用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文字识别问题.CRNN…