CTC loss 博客转载
论文地址：
https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf
为了对应这个图，我们假设一种符合的模型情况：
英文OCR，37个类别（26个小写字母+10个汉字+空格），最大输出长度8个字符
模型预测结果是8*37的大小，换句话说就是，预测出来了8个字符，每个字符的37个类别的概率。
这时候我们就可以填表了，表中每个圆圈都是概率值，第一行第一列的数值就是，字符1是类别空格的概率，第二行第一列的数值就是，字符1是类别a的概率。
合法路径不唯一；优化目标是最大化“所有合法路径概率的和”。
（一个合法路径就是一种预测结果为正确的情况，每一个合法路径上的概率相乘就是这个路径的概率。）
采用递归的方式计算这个概率和，递归表格中每个元素该怎么求，后续补充
优秀博客：
CTC Loss 数学原理讲解：Connectionist Temporal Classification-CSDN博客
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