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ctr预估_李强强_龙星计划_传统主流ctr预估方法:gbdt模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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来组合每台机器的结果以形成一个统一的模型。我们在mnst手写数字数据库上的初步实验表明,我们的方法优于最新的测试错误率。 如今,深度神经网络(DNN)几乎是所有最新语音识别系统的核心组成部分。建立神经网络声学模型需要几个设计决策,包括网络架构,大小和训练损失函数。本文提供了有关DNN声学模型设计哪些方面对语音识别系统性能最重要的实证研究。我们报告了DNN分类器的性能和最终语音识别器的单词错误率,并使用几种度量标准比较了DNN,以量化影响任务性能差异的因素。我们的第一组实验使用标准的Switchboard基准语料库,该语料库包含大约300个小时的对话电话语音。我们将标准DNN与卷积网络进行了比较,并提出了使用本地连接的,非捆绑式神经网络进行声学建模的第一个实验。我们还通过组合Switchboard和Fisher语料库,在2100小时的训练数据语料库上构建了系统。更大的语料库使我们能够更彻底地检查大型DNN模型的性能-参数比语音识别系统中通常使用的参数多十倍。我们的结果表明,相对简单的DNN架构和优化技术会产生出色的结果。这些发现以及先前的工作有助于建立一套最佳实践,以构建具有最大似然训
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