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隐马尔可夫模型的一种有区分力的反向传播训练方法
1
作者
邓伟
赵荣椿
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第4期492-498,共7页
研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训...
研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训练 .这一训练方法被称之为 HMM的反向传播训练方法 .此外 ,还设计了一个用以实现这一训练方法的在数值计算上具有强鲁棒性的算法 .语音识别的实验结果证实了这一训练方法的优越性 .
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关键词
隐马尔可夫模型
反向传播训练法
语音识别
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题名
隐马尔可夫模型的一种有区分力的反向传播训练方法
1
作者
邓伟
赵荣椿
机构
苏州大学计算机工程系
西北工业大学计算机科学与工程系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第4期492-498,共7页
基金
国家航空基础科学基金
文摘
研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训练 .这一训练方法被称之为 HMM的反向传播训练方法 .此外 ,还设计了一个用以实现这一训练方法的在数值计算上具有强鲁棒性的算法 .语音识别的实验结果证实了这一训练方法的优越性 .
关键词
隐马尔可夫模型
反向传播训练法
语音识别
Keywords
Hidden Markov model, neural network, discriminative, back propagation.
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
隐马尔可夫模型的一种有区分力的反向传播训练方法
邓伟
赵荣椿
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000
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