Warp-CTC是百度前期为了在最新的计算机芯片上更快速运行而专门研发的一种改良版深度学习算法。

2016年新年伊始，百度硅谷实验室向 GitHub上传了 Warp-CTC C 代码库，并在一篇博客文章中鼓励开发者使用这些代码。据悉，CTC 代码结合了多个不同的神经网络设计，以处理不完美的数据集，并采用更复杂的数据模式，同时百度也在 CTC 的基础上开发了自己的系统。百度表示，Warp-CTC所需的存储空间较小，比普通 CTC 速度快数百倍。有业内人士认为，百度这么做是因为谷歌在去年11月开源了 TensorFlow 软件，而 Faceboo k也于去年12月公开了Big Sur人工智能硬

基于IPC的Wav2Letter +攻击 IJCAI_2020论文代码（已接受） 生成具有时间依赖性的强大音频对抗示例[] 安装 如果尚未安装，请安装PyTorch。 我们目前正在使用cuda9和python3.7在pytorch 1.1.0上实现我们的实验。 安装此前叉以用于Warp-CTC绑定： $ git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git $ cd warp-ctc $ mkdir build; cd build $ cm

经编 在CPU和GPU上快速并行实现CTC。 介绍 主义者的是一种损失函数，可用于对序列数据进行监督学习，而无需在输入数据和标签之间进行对齐。 例如，CTC可用于训练用于，这就是我们在百度的硅谷AI实验室中一直使用的方式。 上图显示了CTC计算输出序列“ THE CAT”的概率，作为可能映射到“ THE CAT”的输入序列的所有可能比对的总和，同时考虑到标签可能会重复，因为它们可能会延伸多个输入数据的时间步长（由图像底部的频谱图表示）。 由于所涉及的组合运算法则，显式地计算所有这些概率的和将是