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简单线性回归模型_覃秉丰_51cto学院_深度学习基础模型:rnn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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务中,GF-RNN均优于构建深度堆叠RNN的常规方法。我们建议改进是因为GF-RNN可以通过学习选通这些交互来适应性地将不同的层分配给不同的时间尺度和层到层的交互(包括堆叠RNN中通常不存在的自上而下的交互)。 深度神经网络(DNN)声学模型在自动语音识别(ASR)任务中产生了许多最新结果。最近,已证明递归神经网络(RNN)模型优于DNN的同类模型。但是,最新的DNN和RNN模型往往无法在计算能力有限的嵌入式系统上部署。传统上,嵌入式平台的方法是直接训练小型DNN,或训练学习大型DNN输出分布的小型DNN。在本文中,我们利用最先进的RNN将知识转移到小型DNN。我们使用RNN模型生成软对齐方式,并针对小DNN最小化Kullback-Leibler散度。接受软RNN对准训练的小型DNN在《华尔街日报》(WSJ)eval92任务上实现了3.93 WER,而基线时为4.54 WER或相对改善了13%以上。 递归神经网络(RNN)长期以来被认为具有建模复杂时间序列的潜力。但是,仍需确定可以使用哪种优化技术和循环体系结构来最好地实现这一潜力。提出的实验深入研究了Hessian自由优化,这是一
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