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基于多尺度与改进注意力机制的序列到序列模型
1
作者
陈立
朱丙丽
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期140-144,共5页
序列到序列模型是一种基于神经网络的模型,在机器学习的多个领域取得了良好的效果。针对序列到序列模型的注意力机制模块,提出两种改进方法:维护前面几个时间步骤中的定位和预期上下文历史信息;将前几步的注意力向量与当前解码状态作多...
序列到序列模型是一种基于神经网络的模型,在机器学习的多个领域取得了良好的效果。针对序列到序列模型的注意力机制模块,提出两种改进方法:维护前面几个时间步骤中的定位和预期上下文历史信息;将前几步的注意力向量与当前解码状态作多尺度卷积。新模型被部署于语音识别和文本到语音系统,实验结果表明,该模型与传统序列到序列模型相比性能显著提高,是处理语音识别和文本分析等问题的有效方法。
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关键词
序列到序列
注意力机制
多尺度
上下文信息
语音处理
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题名
基于多尺度与改进注意力机制的序列到序列模型
1
作者
陈立
朱丙丽
机构
重庆幼儿师范高等专科学校初等教育与应用技术系
重庆
三峡学院计算机
科学
与工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期140-144,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61602072)
重庆市教委科技项目(KJ1710248)。
文摘
序列到序列模型是一种基于神经网络的模型,在机器学习的多个领域取得了良好的效果。针对序列到序列模型的注意力机制模块,提出两种改进方法:维护前面几个时间步骤中的定位和预期上下文历史信息;将前几步的注意力向量与当前解码状态作多尺度卷积。新模型被部署于语音识别和文本到语音系统,实验结果表明,该模型与传统序列到序列模型相比性能显著提高,是处理语音识别和文本分析等问题的有效方法。
关键词
序列到序列
注意力机制
多尺度
上下文信息
语音处理
Keywords
Sequence to sequence
Attention mechanism
Multi-scale
Contextual information
Speech processing
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度与改进注意力机制的序列到序列模型
陈立
朱丙丽
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
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