nohup 英文全称 no hang up（不挂起），用于在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行。 nohup 命令，在默认情况下（非重定向时），会输出一个名叫 nohup.out 的文件到当前…

1、在需要运行的jar包同级目录下建立启动脚本文件： 文件内容： #! /bin/bash#注意：必须有&让其后台执行，否则没有pid生成 jar包路径为绝对路径nohup java -jar /usr/local/testDemo/jdkDemo-0.0.1-SNAPSHOT.jar >/usr/lo…

Connectionist Temporal Classification https://sunnycat2013.gitbooks.io/blogs/content/posts/ctc/learning-ctc.html 因为最近做了一些用连续标签做文字识别标签任务的工作，对 ctc 有了一些了解，在此记录一下。 在学习 CTC 的时候，也看了…

前言 本片博客主要学习了CTC并在动态规划求CTC loss的理解上学习了这篇博客   由于在看的过程中，还是花了很长时间反复推敲作者的理解，因此在这边用更加简单的话来解释一下CTC loss 背景 在OCR光学字符识别，语音识别，文本生成等…

1 CTC loss出现的背景 在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e’, 而其ground truth…

最近一直在做手写体识别的工作，其中有个很重要的loss那就是ctc loss，之前在文档识别与分析课程中学习过，但是时间久远，早已忘得一干二净，现在重新整理记录下 本文大量引用了- CTC Algorithm Explained Part 1&#xff…

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…

CTC算法 在语音识别或文字识别任务上，输入的语音或图像与输出的文字很难构建精准的映射关系。形式化的描述如下：   CTC算法旨在解决输入与输出对应对齐的问题。 1、CTC对齐方法 直接去重   输入一段语音或图像，RNN输出预测每个位置的预…

(以下内容搬运自 PaddleSpeech) Derivative of CTC Loss 关于CTC的介绍已经有很多不错的教程了，但是完整的描述CTCLoss的前向和反向过程的很少，而且有些公式推导省略和错误。本文主要关注CTC Loss的梯度是如何计算的，关于CTC的介绍这里不做过多赘述，具体参看文末参考。 …

前言：理解了很久的CTC，每次都是点到即止，所以一直没有很明确，现在重新整理。 定义 CTC (Connectionist Temporal Classification)是一种loss function 对比 传统方法 在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训…

转载本文请注明出处：https://xiaodu.io/ctc-explained 作者：yudonglee 现实应用中许多问题可以抽象为序列学习（sequence learning）问题，比如词性标注（POS Tagging）、语音识别（Speech…

目录 1. CTC-Loss概述 2. CTC-Loss与文字识别算法 3. CTC-Loss与语音识别算法 4. CTC-Loss原理 5. CTC-Loss优缺点 6. CTC-Loss Pytorch实现 1. CTC-Loss概述 为了解决输入和输出对齐问题，标记未分割序列数据是现实世界序列学习中普遍存在的问题，…

目录 简介 算法详解 1.1 对齐 1.2 损失函数 1.3 预测 1.3.1 Greedy Search 1.3.2 Beam Search CTC的特征 参考知识 简介 在语音识别中，我们的数据集是音频文件和其对应的文本，不幸的是，音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语…

beam search(束搜索) decoding是一种在语言模型、文本识别等sep2sep的场景中快速、高效的神经网络解码算法。结合前面几个blog，我们重点展开一下beam search在场景文本识别中的作用。 通过前面几个blog的介绍，现在我们已经清楚，常规的场景文…

本文主要对CTC 原理及实现中的代码进行解释。 1.np.random.seed(1111) 请参见本专栏文章numpy中random.seed()的妙用 2.softmax的实现 代码是这样的： def softmax(logits):max_value np.max(logits, axis1, keepdimsTrue)exp np.exp(logits - max_value)exp_su…

目录 CTC RNNCTC CTC 聊到CTC（Connectionist Temporal Classification），很多人的第一反应是ctc擅长单行验证码识别： ctc可以提高单行文本识别鲁棒性（不同长度不同位置 ）。今天David 9分享的这篇文章用几…

损失函数计算的是网络预测值与真实值之间的差异，所以本文先从网络预测值的生成进行介绍，然后介绍CTC loss。 CRNN 该文章对CRNN进行了很好的解读，建议先进行阅读。 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术：CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于…

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_tra…

本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我…

CTC 技术介绍概述——啃论文系列 文章目录 CTC 技术介绍概述——啃论文系列自我介绍摘要前言知识导图 1. 定义2. 诞生背景2.1 频谱紧张例子，wifi的5GHz 2.2 通信干扰——CTI2.3 管理困难2.4 异构通信传统实现——网关桥接 2.5 CTC——异构直接通信 3. 包级CTC3.1 基…