طبقه بندی زمانی ارتباط گرایانه

طبقه‌بندی زمانی اتصال‌گرا نوعی خروجی شبکه عصبی و تابع امتیازدهی مرتبط، برای آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی مانند شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند مدت برای مقابله با مشکلات دنباله‌ای که در آن زمان‌بندی متغیر است میباشد.  از آن می‌توان برای کارهایی مانند تشخیص دست‌خط آنلاین یا تشخیص واج‌ها در فایل صوتی استفاده کرد. CTC به خروجی ها و امتیازدهی اشاره دارد و مستقل از ساختار شبکه عصبی زیربنایی است. در سال 2006 معرفی شد. 

ورودی دنباله ای از مشاهدات است و خروجی ها دنباله ای از برچسب ها هستند که می تواند شامل خروجی های خالی باشد. دشواری آموزش از آنجا ناشی می شود که مشاهدات بسیار بیشتر از برچسب های موجود است. برای مثال، در فایل صوتی می‌توان چندین برش زمانی وجود داشته باشد که مربوط به یک واج واحد است. از آنجایی که ما تراز بودن دنباله مشاهده شده با برچسب های هدف را نمی دانیم، توزیع احتمال را در هر مرحله زمانی پیش بینی می کنیم. یک شبکه CTC یک خروجی پیوسته دارد (به عنوان مثال softmax)، که از طریق آموزش مدل‌سازی احتمال یک برچسب تطبیق داده میشود. CTC سعی نمی‌کند مرزها و زمان‌بندی‌ها را یاد بگیرد: دنباله‌های برچسب در صورتی معادل در نظر گرفته می‌شوند که فقط در تراز متفاوت باشند، بدون توجه به جاهای خالی. دنباله‌های برچسب معادل می‌توانند به روش‌های مختلفی رخ دهند - که باعث می‌شود امتیازدهی به یک کار غیر ضروری تبدیل شود، اما یک الگوریتم رو به عقب کارآمد برای آن وجود دارد. سپس امتیازات CTC را می توان با الگوریتم پس انتشار برای به روز رسانی وزن شبکه عصبی استفاده کرد.

رویکردهای جایگزین برای یک شبکه عصبی مجهز به CTC شامل مدل مارکوف پنهان است.

منابع 
https://en.wikipedia.org/wiki/Connectionist_temporal_classification