本文關(guān)鍵詞： 語音識別 DBN-DNN 快速訓(xùn)練算法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對語音識別中DBN-DNN訓(xùn)練時(shí)間過長的問題,提出了一種DBN-DNN網(wǎng)絡(luò)的快速訓(xùn)練方法。該方法從減少誤差反向傳播計(jì)算量的角度出發(fā),在更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí),通過交替變換網(wǎng)絡(luò)更新層數(shù)來實(shí)現(xiàn)加速;同時(shí),也設(shè)計(jì)了逐漸減少網(wǎng)絡(luò)全局更新頻率和逐漸減少網(wǎng)絡(luò)更新層數(shù)兩種實(shí)施策略。這種訓(xùn)練方法可以與多種DNN加速訓(xùn)練算法相結(jié)合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不影響識別率的前提下,該方法獨(dú)立使用或與隨機(jī)數(shù)據(jù)篩選(stochastic data sweeping,SDS)算法、ASGD算法等DNN加速訓(xùn)練算法相結(jié)合,都可以取得較為理想的加速結(jié)果。
[Abstract]:In order to solve the problem of long DBN-DNN training time in speech recognition, a fast training method for DBN-DNN network is proposed. In order to reduce the computation amount of error back propagation, this method is used to update the network parameters. By alternately changing the number of network update layers to achieve acceleration; at the same time, Two implementation strategies of decreasing the global updating frequency and decreasing the number of network update layers are also designed. This training method can be combined with various DNN accelerated training algorithms. The experimental results show that the algorithm does not affect the recognition rate. This method can be used independently or combined with DNN acceleration training algorithm such as random data filtering algorithm and DNN algorithm.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【分類號】：TN912.34

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