CTC:标签范围内必须为空

CTC是Connectionist Temporal Classification的缩写，是一种用于序列分类任务的机器学习算法。它主要用于解决输入序列和输出序列长度不一致的问题，例如语音识别、手写识别等。

CTC算法的核心思想是引入一个特殊的“空白”标记，用于表示输入序列中的空白或无效区域。在训练过程中，CTC算法会自动学习如何对输入序列进行对齐，以找到最佳的输出序列。

CTC算法的优势包括：

1. 无需对输入序列和输出序列进行对齐，能够处理长度不一致的序列数据。
2. 不需要手动设计特征，可以直接使用原始数据进行训练。
3. 可以处理多标签分类任务，输出序列中可以存在重复标签。

CTC算法在语音识别、手写识别、自然语言处理等领域有广泛的应用场景。

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