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前言最近在看这个论文，本来想要写一个翻译，但是鉴于本人英语的渣水平，再加上论文本身一些说明，虽然能够看懂，但是很难翻译过来，所以还是写个阅读笔记好了。在这篇文章，我会跟着论文的思路大致说明论文的内容和自己的理解。CTC解…
[论文]CTC——ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks写在前面——最近在看Seq2Seq的问题，发现目前比较好的LSTM+CTC的组合，所以找了下06年ICML的原始论文。
CTC是对于未分割的时序进行分类的一种经典，并且非常有效的算法，目前针对语音识别，orc都是不可或缺的技术，虽然有很多人解释了ctc，但仍然不懂，经过长时间论文以及阅读大牛们的解释，算是有所收获，借此对论文重新解释，加深印象。
论文解读：对端到端语音识别网络的两种全新探索.云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索，一种是基于原有的CNN-RNN-CTC网络的改进，一种是基于CTCloss与attentionloss结合机制的网络。.下面是对这两种方法的详细解读。.
编辑：zero关注搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用，AI算法与图像处理微信公众号，获得第一手计算机视觉相关信息本文转载自：公众号：AI公园作者：HaraldScheidl编译：ronghuaiyang导读非常直观的解释了文字识别中非常常用的CTC损失和
论文中实在双向LSTM网络的最后连接上一个CTC模型，做到端对端的识别。CTC模型（Connectionisttemporalclassification）联接时间分类，CTC可以执行端到端的训练，不要求训练数据对齐和一一标注，直接输出不定长的序列结果。
论文解读：对端到端语音识别网络的两种全新探索.导语：一种是基于原有的CNN-RNN-CTC网络的改进，一种是基于CTCloss与attentionloss结合机制的...
语音顶会Interspeech论文解读｜InvestigationofTransformerbasedSpellingCorrectionModelforCTC-basedEnd-to-EndMandarinSpeechRecognition公开课小能手2019-09-111539浏览量简介：Interspeech是世界上规模最大，最全面的顶级语音领域会议，本文为ShiliangZhang,MingLei,ZhijieYan的入选论文
论文中有谈到attention机制能够学习字符之间的关联性，从而能够对字符有较好的定位，并且学习到更加有效的特征，但是使用attention机制来引导特征学习，由于它用到之前timestep的一些信息，不可以并行计算，所以在inference时会非常耗时。.而对于CTC方法来说...
在CTC器之后加入语言模型，采用基于字符的N-gram语言模型使用最小错误率来训练优化特征函数的权重。2.4图片分块由于自注意力层中的点积注意力影响，编码器的模型复杂性和内存占用率与图像宽度的函数比例呈二次增长。
前言最近在看这个论文，本来想要写一个翻译，但是鉴于本人英语的渣水平，再加上论文本身一些说明，虽然能够看懂，但是很难翻译过来，所以还是写个阅读笔记好了。在这篇文章，我会跟着论文的思路大致说明论文的内容和自己的理解。CTC解…
[论文]CTC——ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks写在前面——最近在看Seq2Seq的问题，发现目前比较好的LSTM+CTC的组合，所以找了下06年ICML的原始论文。
CTC是对于未分割的时序进行分类的一种经典，并且非常有效的算法，目前针对语音识别，orc都是不可或缺的技术，虽然有很多人解释了ctc，但仍然不懂，经过长时间论文以及阅读大牛们的解释，算是有所收获，借此对论文重新解释，加深印象。
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论文中实在双向LSTM网络的最后连接上一个CTC模型，做到端对端的识别。CTC模型（Connectionisttemporalclassification）联接时间分类，CTC可以执行端到端的训练，不要求训练数据对齐和一一标注，直接输出不定长的序列结果。
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在CTC器之后加入语言模型，采用基于字符的N-gram语言模型使用最小错误率来训练优化特征函数的权重。2.4图片分块由于自注意力层中的点积注意力影响，编码器的模型复杂性和内存占用率与图像宽度的函数比例呈二次增长。
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