參考文獻如下: (1) Feedforward Sequential Memory Neural Networks without Recurrent Feedback (2) Feedfor ...
原文:https: blog.csdn.net qq article details 也可以參考:http: vsooda.github.io fsmn .FSMN 綜述 由於 Bi RNN 較高的成功率需要得到整段語音所有未來信息的支持才能實現,因此會帶來較長的硬延時,故 Bi RNN 不適合作為在線語音識別的模型。故在 年科大訊飛提出了 FSMN Feedforward Sequential ...
2019-05-09 10:49 0 1195 推薦指數:
參考文獻如下: (1) Feedforward Sequential Memory Neural Networks without Recurrent Feedback (2) Feedfor ...
摘要:在很長一段時間內,語音識別領域最常用的模型是GMM-HMM。但近年來隨着深度學習的發展,出現了越來越多基於神經網絡的語音識別模型。 一、概述 在很長一段時間內,語音識別領域最常用的模型 ...
1. cFSMN結構解析 有了之前對FSMN結構的了解,現在看cFSMN結構就很 ...
BERT: 老大哥模型,模型的兩個目標MLM和NSP,采用靜態Masking(模型預訓練之前已經確定了Masking的位置) ALBERT: bert模型的精簡版本,參數更少,訓練更快,主要 ...
變種 1 - 束搜索(Beam Search) 在 A* 算法的住循環中,OPEN 集存儲可能需要搜索的節點,用來以查找路徑。 束搜索是 A* 的變體,它限制了OPEN集的大小。 如果集合變得太大,則丟棄給出良好路徑的最差機會的節點。 束搜索的一個缺點 ...
原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近幾年廣告系統成為很多公司的重要系統之一,定向廣告技術是廣告系 ...
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf github:https://github.com/iduta/pyconv 作者認為,當前CNN主要存在兩個不 ...
論文: Deep-FSMN for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition 思想: 對於大詞匯量語音識別,往往需要更深的網絡結構,但是當FSMN[1]或cFSMN[2]的結構很深時容易引發剃度消失和爆炸問題 ...