Algorithmes de décodage de classification temporelle connexionniste (CTC) : meilleur chemin, recherche par faisceau, recherche lexicale, recherche par préfixe et passage de jetons. Implémenté en Python.
Décodez des séquences provenant de réseaux neuronaux en utilisant divers algorithmes pour une meilleure précision.
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CTCDecoder compte 837 étoiles sur GitHub. Il a été forké 180 fois. CTCDecoder est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2017. CTCDecoder est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : beam-search, best-path, ctc, ctc-loss.
Algorithmes de décodage de classification temporelle connexionniste (CTC) : meilleur chemin, recherche par faisceau, recherche lexicale, recherche par préfixe et passage de jetons. Implémenté en Python.
CTCDecoder est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. CTCDecoder est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
CTCDecoder est disponible sous licence MIT.
CTCDecoder est écrit principalement en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/githubharald-ctcdecoder.html)
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