연결주의적 시간 분류

연결주의 시간 분류(CTC)는 시퀀스-투-시퀀스 학습 과제, 특히 입력 시퀀스와 출력 시퀀스의 길이가 일치하지 않고 정렬 관계가 알려지지 않은 상황에서 널리 사용되는 손실 함수 및 모델링 방법입니다. 이 방법은 2006년에 처음 제안되었으며 음성 인식, 필기 인식, 동작 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

CTC의 주요 목표는 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 간의 명확한 정렬 없이 입력 시퀀스에 정렬된 레이블 시퀀스를 출력하도록 신경망 모델을 학습시키는 것입니다. 빈 레이블과 동적 프로그래밍 알고리즘을 도입하여 입력 시퀀스와 출력 레이블 간의 정렬 관계를 자동으로 학습하여 종단 간 시퀀스 모델링을 구현합니다.