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杜克大学_简单线性回归模型中_faster-rcnn整体框架流程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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i是集合lz=l上的概率分布,其中l包含任务中的所有标签(例如,所有英文字符),以及由表示的“空白”标签。在序列π∈lzt上定义了一个序列到序列的映射函数b,其中t是长度。b首先删除重复的标签,然后删除“blank”,将π映射到l。例如,b将“-hh-e-l-ll-oo-”(“-”表示“blank”)映射到“hello”。然后,条件概率被定义为b映射到l上的所有π的概率之和: P(iiy)=工程P(∏y),⑴ N:B(n)=L 其中π的概率定义为p(π_y)= t t=1 yπt t,yπt t是在时间戳t处具有标签πt的概率。由于求和项的数量成倍增加,直接计算式1在计算上是不可行的。然而,等式1可以使用在[15]中描述的前向-后向算法有效地计算。 2.3.2无词典转录 在此模式中,具有如等式1中定义的最高概率的序列l*被视为预测。由于不存在精确求解的可追踪算法,我们采用了文献[15]中所采用的策略。序列l*大约由l*≈b(argmax∏p(πy))找到,即在每个时间戳t取最可能的标签πt,并将结果序列映射到l*。 2.3.3基于词典的转录 在基于词典的模式下,每个测试
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