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循环神经网络的学习方法及用于该学习方法的计算机程序、和声音识别装置

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提供使基于时间序列的数据的循环神经网络(RNN)的学习高效化的学习方法。学习方法包含：步骤(220)，将RNN初始化；和学习步骤(226)，将某矢量指定为开始位置，将各参数最佳化，以使得误差函数最小化，由此进行RNN的学习。学习步骤(226)包含：更新步骤(250)，使用以被指定的矢量为开头的连续的N个(N≥3)矢量，通过将末尾的矢量的参考值设为正解标签的Truncated BPTT来更新RNN的参数；和第1重复步骤240，直到结束条件成立为止，都重复以下处理，即，新指定相对于更新步骤中使用的N个矢量的末尾的矢量处于满足给定的关系的位置的矢量来执行学习步骤的处理。处于满足给定的关系的位置的矢量是从被指定的矢量起至少2个以上后的矢量。

著录项

公开/公告号CN107615308B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-26

原文格式PDF
申请/专利权人国立研究开发法人情报通信研究机构;
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申请/专利号CN201680027062.9
发明设计人神田直之;
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申请日2016-05-10
分类号G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);G10L15/06(20130101);G10L15/16(20060101);
代理机构11021 中科专利商标代理有限责任公司;
代理人高颖
地址日本国东京都
入库时间 2022-08-23 11:33:28

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