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神经机器翻译_陈明_东京大学_cudnn安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

神经机器翻译_陈明_东京大学_cudnn安装_中国AI数据

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。我们将分析扩展到SVRG的小批量变体,显示(理论上)由于并行设置中的小批量而导致的线性加速。 深度卷积神经网络(CNN)比深度神经网络(DNN)更强大,因为它们能够更好地减少输入信号中的频谱变化。实验也证实了这一点,与CNN相比,在各种LVCSR任务中,与DNN相比,单词错误率(WER)改善了4-12%。在本文中,我们描述了进一步改善CNN性能的不同方法。首先,我们进行了深入的分析,将有限的重量分配和全部重量分配与最新功能进行了比较。其次,我们将已在LVCSR语音任务中表现出计算机视觉改善的各种合并策略应用。第三,我们介绍一种有效地将说话人自适应功能(即fMLLR)整合到log-mel功能中的方法。第四,我们介绍了一种有效的策略,可在无粗麻布的序列训练中使用辍学。我们发现通过这些改进,尤其是fMLLR和辍学,我们能够在50小时的广播新闻任务上比以前的最佳CNN基线在WER方面实现2-3%的相对改进。在较大的400小时BN任务中,我们发现比我们之前的最佳CNN基准还多了4-5%的相对改进。 训练深度网络是一个耗时的过程,用于对象识别的网络通常需要几天的训练。因此,利用群集的资源来加
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