一种基于前馈序列记忆神经网络的改进方法

梁翀; 刘迪; 浦正国; 张彬彬

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一种基于前馈序列记忆神经网络的改进方法

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针对具有时序性的信号的分析和建模,主流的RNN、LSTM由于反馈连接的影响,在学习效率和稳定上有所不足。本文基于标准的前馈神经网络,借鉴滤波器中的抽头延迟线结构,提出一种改进的前馈序列记忆神经网络FSMN(cFSMN)和深层cFSMN(Deep-cFSMN),实现时序的音视频信号快速建模,减少了反馈连接,具有更高的学习速率和更好的稳定性。

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来源
《山东农业大学学报：自然科学版》 |2021年第2期|313-315|共3页
作者
梁翀; 刘迪; 浦正国; 张彬彬;
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作者单位

安徽继远软件有限公司;

安徽合肥230088;

国网信息通信产业集团有限公司;

北京102211;

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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
前馈序列记忆神经网络; 改进方法;

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