CTC 的工作原理     Fig. 1. How CTC  combine a word (source: https://distill.pub/2017/ctc/) 这篇文章主要解释CTC 的工作原理. Motivation CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification. 这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题(Alignment problem). 这种问题经常出现在scene text recognition,

A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array where num[i] ≠ num[i+1], find a peak element and return its index. The array may contain multiple peaks, in that case return the index to any one of the peaks is fi

--------------------------------------- 按照给定的峰值定义,峰值的左半部分一定是递增的,所以只要找到不递增的即可. AC代码: class Solution { /** * @param A: An integers array. * @return: return any of peek positions. */ public int findPeak(int[] A) { for(int i=1;i<A.length;i++){ if(A[i]>=

4.1 17.5W秒级交易峰值下的混合云弹性架构之路 前言 每年的双11都是一个全球狂欢的节日,随着每年交易逐年创造奇迹的背后,按照传统的方式,我们的成本也在逐年上升.双11当天的秒级交易峰值平时的近10多倍,我们要用3-4倍的机器去支撑.但大促过后这批机器的资源利用率不高,到次年的双11会形成较长时间的低效运行.试想一下,电商交易有大促峰值,而阿里云有售卖Buffer,如果能充分发挥云计算的弹性能力,让资源可以两边快速腾挪,就可以解决资源浪费的问题了.把我们的交易单元可以部署在云上面,那么大促

题目 寻找峰值 你给出一个整数数组(size为n),其具有以下特点: 相邻位置的数字是不同的 A[0] < A[1] 并且 A[n - 2] > A[n - 1] 假定P是峰值的位置则满足A[P] > A[P-1]且A[P] > A[P+1],返回数组中任意一个峰值的位置. 样例 给出数组[1, 2, 1, 3, 4, 5, 7, 6]返回1, 即数值 2 所在位置, 或者6, 即数值 7 所在位置. 注意 数组可能包含多个峰值,只需找到其中的任何一个即可 解题 直接遍历 Java

A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array where num[i] ≠ num[i+1], find a peak element and return its index. The array may contain multiple peaks, in that case return the index to any one of the peaks is fi

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 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算法的计算细节. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声

A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array nums, where nums[i] ≠ nums[i+1], find a peak element and return its index. The array may contain multiple peaks, in that case return the index to any one of the pea

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备

1.背景介绍 密度峰值算法(Clustering by fast search and find of density peaks)由Alex Rodriguez和Alessandro Laio于2014年提出,并将论文发表在Science上.Science上的这篇文章<Clustering by fast search and find of density peaks>主要讲的是一种基于密度的聚类方法,基于密度的聚类方法的主要思想是寻找被低密度区域分离的高密度区域. 密度峰值算法(DPCA

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

一.正文 使用Adobe的Premiere Pro CC进行视频剪辑制作的时候,有的时候在右下角总会出现一个“自动生成峰值文件”的提示符,并跟随一个进度条: 大部分时候,这并不会引起什么问题.虽然我也不知道峰值文件具体是干什么的,生成的peak file又存在什么位置.但是一直以来也是相安无事.但是最近在编辑一个视频的时候,这个进度条总卡在开始的位置.并且视频多播放几次之后,整个Premiere就会处于假死崩溃的状态.后来在网上找到一个解决办法: 按图中所示,只要取消“自动生成音频波形”这个选项

项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品. 最新更新(2019/01

相关算法的原理参考Ronny,地址:图像分析:投影曲线的波峰查找,这里感谢下原作者. 参照C++的代码实现,我用C#翻译了下,其实原理也很简单的,下面放相关实现代码: private double[] oneDiff(double[] data) { ]; ; i < result.Length; i++) { result[i] = data[i + ] - data[i]; } return result; } private int[] trendSign(double[] data) {

CTC,Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题.语音识别端到端解决方案中应用的技术.主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题.对于一段语音输入,将其转化为声学频谱图,传统的声学模型需要对其频谱图上的每一帧对应的发音因素,而采用CTC作为损失函数,只需要一个输入序列和输出序列即可. CTC是一种损失函数,用来衡量输入的序列经过神经网络之后,和真实的输出相差有多少.对于nihao这个发音,不同的人有不同的发

题目: 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素. 给定一个输入数组 nums,其中 nums[i] ≠ nums[i+1],找到峰值元素并返回其索引. 数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回任何一个峰值所在位置即可. 你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞. 示例 1: 输入: nums = [1,2,3,1] 输出: 2 解释: 3 是峰值元素,你的函数应该返回其索引 2. 示例 2: 输入: nums = [1,2,1,3,5,6,4] 输出: 1 或 5 解释: 你的函

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

0. 背景 1. CTC原理 图 CTC结构图 CTC是看似和HMM有些联系,然后也采用DP来进行求解,将CTC结构图中<RNN输出,CTC层>单独拿出来,得到如下形式: 图 用前向-后向算法计算CTC 上图如CTC结构图, 最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始,即这里的t=1时,是{(-),(C)}: 在结尾也只能以(-)或标签序列中最后一个字符结束,即这里的t=T时,是{(-),(T)}: 所以,在所有的路径中,只有开始和结束的点算是确定的.不过值得注意的是,这里最开始和结束的空

CTC全称,Connectionist temporal classification,可以理解为基于神经网络的时序类分类.语音识别中声学模型的训练属于监督学习,需要知道每一帧对应的label才能进行有效的训练,在训练的数据准备阶段必须要对语音进行强制对齐.对于语音的一帧数据,很难给出一个label,但是几十帧数据就容易判断出对应的发音label.CTC的引入可以放宽了这种逐一对应的要求,只需要一个输入序列和一个输出序列即可以训练.CTC解决这一问题的方法是,在标注符号集中加一个空白符号blan

-- 计算MySQL的内存峰值公式,计算所有的连接满了的情况下: select (@@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@tmp_table_size     + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_size     + @@innodb_log_buffer_size     + @@max_connections * (         @@read_buffer_si