学习长短时记忆网络的紧密结构

陈皇; 戴礼荣; 张仕良; 黄俊

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近些年来,在语音识别任务上,前馈神经网络与长短时记忆网络等模型取得了突出的性能表现.然而,这些神经网络对其所要部署设备的内存资源与计算效率有较高的要求,这极大的阻碍了神经网络在移动设备上的应用.事实上大部分的神经网络都存在一定程度上的参数冗余,并由此带来了额外的计算量,因此压缩神经网络模型具有可行性与必要性.在这篇论文中,我们提出一种在网络训练过程中利用移动门来自动学习长短时记忆网络结构的方法,可以得到更加紧密的网络结构.在Sw itchboard上的实验结果显示我们提出的方法可以将长短时记忆网络的参数量减少到原来的58.7%,同时没有带来性能损失.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2409-2412|共4页
作者
陈皇; 戴礼荣; 张仕良; 黄俊;
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作者单位

中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
长短时记忆网络; 语音识别; 模型压缩;

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