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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
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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。 展开更多
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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