pytorch**（只針對英文）
中文翻譯
架構包括三部分：1) 卷積層，從輸入影象中提取特徵序列；2) 迴圈層，**每一幀的標籤分布（每幀**）；3) 轉錄層，將每一幀的**變為最終的標籤序列。
cnn：
特徵序列的每乙個特徵向量在特徵圖上按列從左到右生成。這意味著第i個特徵向量是所有特徵圖第i列的連線。在我們的設定中每列的寬度固定為單個畫素。
特徵圖的每列對應於原始影象的乙個矩形區域（稱為感受野），並且這些矩形區域與特徵圖上從左到右的相應列具有相同的順序。
rnn：
迴圈層**特徵序列x=x1,...,xt中每一幀xt的標籤分布yt（概率分布，即yt是乙個向量，元素是對應標籤的概率）。
首先，rnn具有很強的捕獲序列內上下文資訊的能力。例如，通過對比字元高度更容易識別「il」而不是分別識別它們中的每乙個。
其次，rnn可以將誤差差值反向傳播到其輸入，即卷積層，從而允許我們在統一的網路中共同訓練迴圈層和卷積層。
第三，rnn能夠從頭到尾對任意長度的序列進行操作。
在基於影象的序列中，兩個方向的上下文是相互有用且互補的。將兩個lstm，乙個向前和乙個向後組合到乙個雙向lstm中。
可以堆疊多個雙向lstm，得到深雙向lstm。深層結構允許比淺層抽象更高層次的抽象。
建立乙個稱為「map-to-sequence」的自定義網路層，作為卷積層和迴圈層之間的橋梁。
轉錄：轉錄是根據每幀**的標籤分布找到具有最高概率的標籤序列。
輸入是序列y=y1,...,yt，其中t是序列長度。這裡，每個yt在集合l上的概率分布，其中l包含了任務中的所有標籤（例如，所有英文本元），以及由-表示的「空白」標籤(blank)。
b將π對映到l上，首先刪除重複的標籤，然後刪除blank。例如，b將「–hh-e-l-ll-oo–」（π）（-表示blank）對映到「hello」（l）。
資料集包含8百萬訓練影象及其對應的實際單詞。
ctc
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