RNN-T和CTC的区别？

设 为标签

不同于CTC将直接将 联合建模：

标签的条件概率为：

定义输出概率分布为

整个标签 的计算从只依赖于 ，到同时依赖于 和 。而且，基于 和 ，RNNT预测的标签概率为 或者 。

前向后向计算主要用于对已知序列 的概率进行求解

定义：

来自于满足 条件的序列，例如，对于 时刻（ ）到 标（ ）签对应的序列来自的序列可通过下图规则计算，对应的多条路径

具体形式化为：

其中 定义直接能行的跳转，包括本字符和前一字符，其中前一时刻为 从 （ 插入 ）中的 或 为：

初始化为：

RNN-T联合前一标签输出和前一时刻的特征输出来决定这一时刻的标签概率；

而CTC只基于这一时刻的特征输出标签概率。

RNN-T在 的转移要不：来自于（前一特征 ）的 这一标签 转移为空标签 的概率；要不来自于（这一特征时刻）的 前一标签 转移到非空标签（ ） 的概率；

而CTC则的特征转移是固定来自于前一时刻，只有标签 的转移。

分散自律调度集中与传统调度集中最大区别：

传统调度集中系统是在调度中心集中对所辖车站的进路进行控制，进路操作命令是在调度中心生成并经由通信网络下达给车站，再由联锁机执行；而分散自律CTC则是将过去由调度中心集中控制所有车站的列车作业方式改为由各个车站设备独立控制各自的列车和调车作业，将调度中心的相当权限下放给了车站和现场作业人员，并依据各站的特点，自动协调列车作业和调车作业的矛盾，自动控制列车进路和调车进路。

分散自律调度集中系统CTC是采用智能化自律分散设计原则，以运行调整计划控制为中心，兼顾列车与调车作业的高度自动化调度指挥系统。

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