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2019-12-04

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性单元组成的深度神经网络体系结构,从而在CIFAR-10(7.51%),CIFAR-100(30.83%)和来自高能物理学的基准,涉及希格斯玻色子衰变模式。 我们最近发现,作为语音识别的声学模型,深度长期短期记忆(LSTM)递归神经网络(RNN)优于前馈深度神经网络(DNN)。最近,我们已经证明,使用此类LSTM RNN进行序列训练的上下文相关(CD)隐马尔可夫模型(HMM)声学模型的性能可以与用连接主义时间分类(CTC)初始化的序列训练的电话模型相提并论。在本文中,我们提出了可进一步提高LSTM RNN声学模型用于大词汇量语音识别的性能的技术。我们表明帧堆叠和降低的帧速率导致更准确的模型和更快的解码。 CD电话建模带来了进一步的改进。我们还将介绍直接输出单词的LSTM RNN模型的初始结果。 分类机制的三个重要属性是:(i)系统保留输入数据的核心信息; (ii)培训示例传达了有关未见数据的信息; (iii)该系统能够处理来自不同类别的不同点。在这项工作中,我们证明了深度神经网络的架构满足了这些基本属性。我们正式证明了这些具有随机高斯权重的网络对数据进行了保留距离的嵌入,并对类内和

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