Ктг расшифровка 10 баллов: КТГ при беременности в Москве: сделать кардиотокографию плода (КТГ)

Нейронные сети (NN), состоящие из сверточных слоев NN и рекуррентных слоев NN в сочетании с уровнем конечной коннекционистской временной классификации (CTC), являются хорошим выбором для распознавания (рукописного) текста.

Результатом НС является матрица, содержащая вероятности символов для каждого временного шага (положение по горизонтали), пример показан на рис. 1. Эта матрица должна быть декодирована, чтобы получить окончательный текст. Одним из алгоритмов для достижения этого является декодирование поиска луча, которое может легко интегрировать языковую модель на уровне символов.

Мы начнем обсуждение с краткого обзора CTC и лучшего декодирования пути. Затем мы обсудим строительные блоки (базовый алгоритм, оценка CTC, языковая модель) алгоритма декодирования поиска луча CTC. Наконец, я укажу вам на реализацию Python, которую вы можете использовать для проведения собственных тестов и экспериментов.

Чтение статьи «Интуитивное объяснение временной классификации коннекционистов» поможет вам понять следующее обсуждение. Здесь я дам краткий обзор.

CTC позволяет обучать системы распознавания текста с помощью пар изображений и наземных текстов. Текст кодируется в выходной матрице NN путями, которые содержат один символ за временной шаг, например. «ab» или «aa» — возможные пути на рис. 1. Я покажу текст в двойных кавычках «текст», а пути в одинарных кавычках «путь».

Путь кодирует текст следующим образом: каждый символ текста может повторяться произвольное количество раз. Кроме того, между символами может быть вставлено произвольное количество пробелов CTC (несимвольных, не путать с пробельным символом, обозначаемым в этой статье как «-»). В случае повторяющихся символов (например, «пицца») между этими повторяющимися символами в пути должен быть хотя бы один пробел (например, «пицца»).

Вот примеры текстов с соответствующими путями:

• «to» → ‘-t-o—‘, ‘tttttttt-ooo-‘, ‘to’, …
• «hello» → ‘h-ellllll-ll -ооо’, ‘привет-ло’, …
• «а» → ‘аа’, ‘а-‘, ‘-а’, …

Как видите, может быть более одного пути, соответствующего тексту . Когда нас интересует вероятность текста, мы должны просуммировать вероятности всех соответствующих путей. Вероятность одного пути является произведением вероятностей символов на этом пути, например. для пути «аа» на рис. 1 это 0,2·0,4=0,08.

Декодирование наилучшего пути — простейший метод декодирования выходной матрицы:

• Объедините наиболее вероятные символы на временной шаг, чтобы получить наилучший путь.
• Затем отмените кодировку, сначала удалив повторяющиеся символы, а затем удалив все пробелы. Это дает нам распознанный текст.

Давайте рассмотрим пример: матрица показана на рис. 2. Символ с наибольшим значением является пустым для обоих временных шагов t0 и t1. Итак, лучший путь — «—». Затем мы отменяем кодировку и получаем текст «». Далее, мы можем рассчитать вероятность пути, умножив вероятности символов, что в данном примере составляет 0,8·0,6=0,48.

Декодирование лучшего пути выполняется быстро, нам нужно только найти символ с наибольшим количеством очков для каждого временного шага. Если у нас есть C символов и T временных шагов, алгоритм имеет время работы O (T·C).

Лучшее декодирование пути быстрое и простое, что, конечно же, является хорошим свойством. Но он может не работать в определенных ситуациях, подобных показанной на рис. 2. На рис. 3 показаны все пути, соответствующие тексту «а»: «аа», «а-» и «-а». Вероятность текста «а» равна сумме всех вероятностей указанных путей: 0,2·0,4+0,2·0,6+0,8·0,4=0,52. Итак, «а» более вероятно, чем «» (0,52>0,48). Нам нужен лучший алгоритм, чем лучшее декодирование пути, который может справиться с такими ситуациями.

Декодирование поиска луча итеративно создает текстовые кандидаты (лучи) и оценивает их. Псевдокод для базовой версии показан на рис. 4.: список лучей инициализируется пустым лучом (строка 1) и соответствующей оценкой (2). Затем алгоритм выполняет итерацию по всем временным шагам выходной матрицы NN (3–15). На каждом временном шаге сохраняются только лучшие лучи с предыдущего временного шага (4). Ширина луча (BW) определяет количество сохраняемых лучей. Для каждого из этих лучей вычисляется оценка на текущем временном шаге (8). Далее каждый луч дополняется всеми возможными символами из алфавита (10) и снова подсчитывается балл (11). После последнего временного шага в результате возвращается лучший луч (16).

Давайте представим, как алгоритм декодирует наш пример вывода NN с BW 2 и алфавитом {«a», «b»}. На рис. 5 показаны как декодируемый выход NN, так и дерево лучей. Алгоритм начинается с пустого луча «», который соответствует корневому узлу дерева. Затем луч копируется и расширяется всеми возможными символами алфавита. Это дает нам лучи «а», «б» и «». Позже мы подробнее рассмотрим, как рассчитать балочные баллы. А пока воспользуемся своей интуицией и увидим, что каждому лучу соответствует только один путь: «а» с вероятностью 0,2, «б» с вероятностью 0 и «-» с вероятностью 0,8.

На следующей итерации мы просто сохраняем 2 лучших луча (по BW) с предыдущего временного шага, т.е. отбрасываем луч «b». Затем снова и копируем, и удлиняем оставшиеся лучи и получаем «аа», «аб», «а», «а», «б», «». Если два луча равны, как в случае с «а», мы просто объединяем их: суммируем баллы и оставляем только один из лучей. Мы снова используем нашу интуицию для подсчета очков. Каждый луч, содержащий «b», имеет вероятность 0. «aa» также имеет вероятность 0, потому что для кодирования текста с повторяющимися символами мы должны поместить пробел между ними (например, «a-a»), что невозможно. для пути длины 2. Наконец, остаются лучи «а» и «». Мы уже рассчитали для них вероятности: 0,52 и 0,48.

Мы завершили последнюю итерацию, и последним шагом алгоритма является возврат луча с наивысшей оценкой, которая в этом примере равна «а».

Мы еще не говорили о том, как подсчитывать лучи. Мы разделяем оценку луча на количество путей, оканчивающихся пробелом (например, «аа-»), и путей, заканчивающихся непробелом (например, «ааа»). Обозначим вероятность всех путей, заканчивающихся пробелом и соответствующих лучу b на временном шаге t, через Pb(b, t) и через Pnb(b, t) для непустого случая. Тогда вероятность Ptot(b, t) луча b на временном шаге t является просто суммой Pb и Pnb, т. е. Ptot(b, t)=Pb(b, t)+Pnb(b, t).

На рис. 6 показано, что происходит, когда мы расширяем путь. Есть три основных случая: расширение пробелом, расширение повторением последнего символа и расширение каким-либо другим символом. Когда мы сворачиваем расширенные пути, мы либо получаем неизмененный (скопированный) луч («a» → «a»), либо получаем расширенный луч («a» → «aa» или «ab»). Мы можем использовать эту информацию и в обратном направлении: если мы удлиняем луч, мы знаем, какие пути мы должны учитывать для подсчета очков.

Давайте посмотрим, как итеративно вычислить Pb и Pnb. Обратите внимание, что мы всегда добавляем, а не присваиваем вычисляемые значения (+= вместо =), это неявно реализует слияние лучей, обсуждавшееся ранее. Все значения Pb и Pnb изначально установлены равными 0.

Копировать луч

Чтобы скопировать луч, мы можем расширить соответствующие пути пробелом и получить пути, заканчивающиеся пробелом: Pb(b, t)+=Ptot(b, t-1)·mat(пусто, t).

Далее, мы можем расширить пути, заканчивающиеся непробелом, на последний символ (если луч непуст): Pnb(b, t)+=Pnb(b, t-1)·mat(b[- 1], t), где -1 индексирует последний символ в луче.

Расширить луч

Есть два случая. Либо мы продлеваем луч на символ с, отличный от последнего символа, тогда в путях нет необходимости разделять пробелы: Pnb(b+c, t)+=Ptot(b, t-1)·mat(c, т).

Или последний символ b[-1] повторяется, тогда мы должны убедиться, что пути заканчиваются пробелом: Pnb(b+c, t)+=Pb(b, t-1)·mat(c, t ).

Нам не нужно заботиться о Pb(b+c, t), потому что мы добавили непустой символ.

Модель языка на уровне символов (LM) оценивает последовательность символов. Мы ограничиваем наш LM для подсчета одиночных символов (униграмма LM) и пар символов (биграмма LM). Обозначим униграммную вероятность символа c как P(c) и биграммную вероятность символов c1, c2 как P(c2|c1). Оценка текста «привет» — это вероятность увидеть одиночное «h», а также вероятность увидеть рядом пару «h» и «e», а рядом — пару «e» и «l». друг друга, …

Вероятность последовательности символов c1, c2, c3, … равна: P(c1, c2, c3, …)=P(c1)·P(c2|c1)·P(c3|c2)·…

Обучить такой LM из большого текста несложно: мы просто считаем, как часто встречается символ, и делим на общее количество символов, чтобы получить вероятность униграммы. И мы считаем, как часто встречается пара символов, и нормализуем ее, чтобы получить вероятность биграммы.

Алгоритм поиска луча CTC показан на рис. 7. Он похож на уже показанную базовую версию, но включает код для оценки лучей: скопированные лучи (строки 7–10) и расширенные лучи оцениваются (15–19).). Далее LM применяется при удлинении луча b на символ c (строка 14). В случае односимвольного луча мы применяем оценку униграммы P(c), а для более длинных лучей мы применяем оценку биграммы P(b[-1], c). Оценка LM для луча b помещается в переменную Ptxt(b). Когда алгоритм ищет лучи с лучшими оценками, он сортирует их в соответствии с Ptot·Ptxt (строка 4), а затем выбирает лучшие BW.

Время выполнения может быть получено из псевдокода: самый внешний цикл имеет T итераций. На каждой итерации сортируются N лучей, что составляет N·log(N). Выбираются лучшие лучи BW, и каждый из них расширяется на C символов. Следовательно, у нас есть N=BW·C балок, а общее время работы составляет O(T·BW·C·log(BW·C)).

Реализация декодирования с поиском луча (и других алгоритмов декодирования) на Python можно найти в репозитории CTCDecoder: соответствующий код находится в src/BeamSearch.py ​​и src/LanguageModel.py. TensorFlow предоставляет операцию ctc_beam_search_decoder, однако не включает LM.

Декодирование NN в наборе данных IAM дает коэффициент ошибок символов 5,60 % при декодировании наилучшего пути и 5,35 % при декодировании с поиском луча. Время работы увеличивается с 12 мс до 56 мс на образец.

Вот образец из набора данных IAM (см. рис. 8), чтобы лучше понять, как поиск луча улучшает результаты. Декодирование выполняется с наилучшим декодированием пути и поиском луча с LM и без него.

 Наземная истина: "фальшивый друг семьи, похожий на" 
 Расшифровка лучшего пути: "фальшивый друг фомли хэ ц" 
 Лучевой поиск: "фальшивый друг фомкли хэ ц" 
 Лучевой поиск с LM : "фальшивый друг семьи, ложь" 

Декодирование поиска луча CTC является простым и быстрым алгоритмом и превосходит лучшее декодирование пути. LM уровня персонажа можно легко интегрировать.

• Реализация декодеров на Python (лучший путь, поиск луча и т. д.)
• Сравнение декодеров
• Декодирование поиска луча по слову
• Введение в CTC Сети
• Грейвс и Джейтли — На пути к сквозному распознаванию речи с помощью рекуррентных нейронных сетей

Расшифровка сообщения | Национальный архив

В этом упражнении учащиеся декодируют фиктивное сообщение, используя простой код замены. Он поддерживает изучение Zimmermann Telegram. Чтобы расширить задание, попросите учащихся написать сообщение, используя код, а затем обменяться сообщениями для расшифровки.

Поделитесь со студентами:

В кодах подстановки буквы открытого текста (сообщения, которое должно быть помещено в секретную форму) заменяются другими буквами, цифрами или символами. В этой кодовой системе каждая буква алфавита и каждая цифра от 1 до 9появляется в матрице сетки. Каждая буква в сетке заменяется двумя буквами в закодированном сообщении. Первая буква в сообщении идет от вертикальной оси сетки, а вторая буква — от ее горизонтальной оси. Например, если бы «DG» были первыми двумя буквами, которые нужно расшифровать в криптограмме, вы бы нашли букву «D» на вертикальной оси и букву «G» на горизонтальной оси. Проследите их через сетку до их пересечения в букве «А» в открытом тексте.

Чтобы расшифровать фиктивное сообщение в криптограмме, начните с группировки каждого набора из двух букв, начиная с первых двух букв (FG) и продолжая по всему сообщению. Кодовые буквы произвольно расположены группами по пять букв. Некоторые пары букв переносятся с одной строки на другую. Когда вы найдете каждую букву в сетке, вы должны написать эту букву над парой кодовых букв, которым она соответствует. В телеграмме нет знаков препинания, поэтому вашему учителю может понадобиться помощь в разъяснении сообщения.

Сетка
	А	D	F	G	В	Х
А	В	2	E	5	р. ← Гастроэнтеролог доктор: 82 гастроэнтеролога Самары, 1318 отзывов Отзывы шургая цицино михайловна: отзывы пациентов, запись на приём, где принимает – Москва – НаПоправку → Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт