« Classification temporelle connexionniste » : différence entre les versions
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La classification temporelle connexionniste (CTC) est un type de sortie de réseau neuronal et une fonction de notation associée, pour former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) tels que les réseaux LSTM pour s'attaquer aux problèmes de séquence où les phases d'exécution sont variables. | La classification temporelle connexionniste (CTC) est un type de sortie de réseau neuronal et une fonction de notation associée, pour former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) tels que les réseaux LSTM pour s'attaquer aux problèmes de séquence où les phases d'exécution sont variables. | ||
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[https://www.apprentissageprofond.org/ Source: ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 458. ] | [https://www.apprentissageprofond.org/ Source: ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 458. ] | ||
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Version du 5 mai 2020 à 18:35
Définition
La classification temporelle connexionniste (CTC) est un type de sortie de réseau neuronal et une fonction de notation associée, pour former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) tels que les réseaux LSTM pour s'attaquer aux problèmes de séquence où les phases d'exécution sont variables.
Il peut être utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance d'écriture manuscrite en ligne ou la reconnaissance de phonèmes dans l'audio vocal. CTC fait référence aux sorties et à la notation, et est indépendant de la structure du réseau neuronal sous-jacent. Il a été introduit en 2006.
Français
classification temporelle connexionniste loc. nom. fém.
Anglais
CTC framework
Connectionist temporal classification
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
