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简单线性回归模型中_罗韵_上海科技大学_wgan与wgan-gp_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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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快培训速度是重要的工作领域。但是,像MapReduce和Spark这样广受欢迎的批处理计算框架并非旨在支持现有分布式深度学习系统的异步和通信密集型工作负载。我们介绍了SparkNet,这是用于在Spark中训练深度网络的框架。我们的实现包括一个方便的接口,用于从Spark RDD读取数据,Scala接口与Caffe深度学习框架,以及轻量级的多维张量库。使用简单的并行化方案进行随机梯度下降,SparkNet可以很好地扩展群集大小,并可以承受非常高的延迟通信。此外,它易于部署和使用,而
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