Connectionist Temporal Classification

Modèle:Orphelindate=juin 2022

Connectionist Temporal Classification (classification temporelle connectioniste)^[1], ou CTC, est une méthode connectable^[Quoi ?] dans des réseaux de neurones artificiels destinée à identifier des labels dans des séquences de données temporelles.

Elle permet, par exemple, d'identifier des phonèmes dans des données audio ou encore d'identifier des lettres de l'alphabet dans des images de texte manuscrit.

Notes et références[modifier | modifier le code]

↑ (en) « Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks », 2006

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[1] (en) « Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks », 2006

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