connectionist temporal classification
时间: 2023-04-21 13:01:31 浏览: 67
连接主义时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)是一种用于序列分类的神经网络算法。它可以将输入序列映射到输出序列,而不需要对齐输入和输出序列。CTC最初是为语音识别任务设计的,但现在已经被广泛应用于其他序列分类任务,如文本识别和手写数字识别。
相关问题
CTC (Connectionist Temporal Classification) 算法原理
CTC(Connectionist Temporal Classification)是一种用于序列标注问题的神经网络训练算法,由 Alex Graves 在2012年提出。它通过在神经网络中增加一个特殊的空白符号,避免对齐标签和输入序列之间的困难,从而解决了序列标注问题中的对齐问题。
CTC算法的核心思想是将输入序列映射到输出序列,同时考虑到输出序列长度小于等于输入序列的长度。具体来说,CTC算法的训练过程可以分为两个阶段:
1. 前向传播阶段:通过神经网络计算每个时间步的输出概率分布,并将其映射到输出序列上。
2. 反向传播阶段:通过比较计算出的输出序列和真实标签序列之间的差异,更新神经网络的参数。
在CTC算法中,空白符号起到了一个关键的作用。它可以表示输出序列中的一个空格,这样就能够将相邻的相同字符合并在一起,使得输出序列长度小于等于输入序列的长度。例如,对于输入序列"abc"和输出序列"a b c",空白符号可以表示为"-",序列转换为"a-b-c-",其中"-"表示空格。
CTC算法的训练过程可以使用梯度下降法或其变种来实现。在训练过程中,CTC算法会自动学习如何对输入序列进行分类,并输出正确的标签序列。因此,CTC算法在语音识别、手写识别、自然语言处理和图像识别等领域都有广泛的应用。
LSTM网络的发展历程,给出参考文献
LSTM(Long Short-Term Memory)网络是一种特殊的循环神经网络,它可以有效地解决传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。下面是LSTM网络的发展历程:
1. Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出了LSTM网络模型,文章标题为“Long Short-Term Memory”。[1]
2. Greff等人在2015年提出了Clockwork RNNs,其中包括了基于LSTM的分层RNNs。[2]
3. Graves等人在2013年提出了Connectionist Temporal Classification(CTC)算法,该算法使用LSTM网络进行语音识别。[3]
4. Jozefowicz等人在2015年提出了更深的LSTM网络,该网络具有数百个隐藏层和几百万个参数,可以用于机器翻译等任务。[4]
5. Zaremba等人在2014年提出了Recurrent Neural Network Regularization(RNN-R),该方法通过LSTM网络的dropout和权重衰减来避免过拟合。[5]
参考文献:
[1] Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
[2] Greff, K., Srivastava, R. K., Koutník, J., Steunebrink, B. R., & Schmidhuber, J. (2015). LSTM: A search space odyssey. arXiv preprint arXiv:1503.04069.
[3] Graves, A., Fernández, S., Gomez, F., & Schmidhuber, J. (2006). Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks. In Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning (pp. 369-376).
[4] Jozefowicz, R., Zaremba, W., & Sutskever, I. (2015). An empirical exploration of recurrent network architectures. In Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML-15) (pp. 2342-2350).
[5] Zaremba, W., Sutskever, I., & Vinyals, O. (2014). Recurrent neural network regularization. arXiv preprint arXiv:1409.2329.