Update ctc_loss function parameters in documentation

Added parameters 'norm_by_times' and 'zero_infinity' to ctc_loss function documentation.

Author: aztice

docs/api/paddle/nn/functional/ctc_loss_cn.rst

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 ctc_loss
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-.. py:function:: paddle.nn.functional.ctc_loss(log_probs, labels, input_lengths, label_lengths, blank=0, reduction='mean')
+.. py:function:: paddle.nn.functional.ctc_loss(log_probs, labels, input_lengths, label_lengths, blank=0, reduction='mean', norm_by_times=False, zero_infinity=False)
 
 计算 CTC loss。该接口的底层调用了第三方 baidu-research::warp-ctc 的实现。
 也可以叫做 softmax with CTC，因为 Warp-CTC 库中插入了 softmax 激活函数来对输入的值进行归一化。
@@ -17,6 +17,7 @@ ctc_loss
     - **blank** (int，可选) - 空格标记的 ID 值，其取值范围为 [0, num_classes + 1)。数据类型支持 int32。默认值为 0。
     - **reduction** (str，可选) - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有：``'none'``, ``'mean'``, ``'sum'``。设置为 ``'mean'`` 时，对 loss 值除以 label_lengths，并返回所得商的均值；设置为 ``'sum'`` 时，返回 loss 值的总和；设置为 ``'none'`` 时，则直接返回输出的 loss 值。默认值为 ``'mean'``。
     - **norm_by_times** (bool，可选) - 是否根据序列长度对梯度进行正则化。数据类型支持 bool。默认值为 False。
+    - **zero_infinity** (bool，可选） - 防止梯度出现无限，将其重置为0，以免训练时发生爆炸。
 
 返回
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