CTC（Connectionist Temporal Classification）论文笔记

1. 思想 序列学习任务需要从未分割的输入数据中预测序列的结果。HMM模型与CRF模型是序列标签任务中主要使用的框架，这些方法对于许多问题已经获得了较好的效果，但是它们也有缺点： （1）需要大量任务相关的知识，例如，HMM中的状态模型，CRF中的输入特征选择； （2）需要有独立性假设作为支撑； （3）对于标准的HMM模型，它是生成式的，但是序列标签时判别式的。 RNN网络除了出入与输出的表达方式需

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