【摘 要】
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种学习效率非常高的神经网络,本文详细介绍其模型原理及其在图像分类与大规模连续语音识别中的应用。CNN将特征抽取与
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种学习效率非常高的神经网络,本文详细介绍其模型原理及其在图像分类与大规模连续语音识别中的应用。CNN将特征抽取与分类过程相结合进行神经网络的训练,在图像分类领域获得了巨大成功。本文的实验部分使用CNN模型进行MNIST手写体数字识别,正确率明显优于传统方法。从2010年开始,深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)使语音识别词错误率降低了20%～30%,是该领域的巨大突破。近年来学术研究表明,CNN可以获得比DNN更多的性能提升。本文的实验表明,CNN-HMM混合模型相对DNN-HMM混合模型可以继续降低词错误率。CNN、DNN通过优化方法学习参数的过程含有大量的矩阵运算,在大规模图像分类与语音识别中,这一过程将变得非常缓慢。使用NVIDIA GPU来加速矩阵运算,可以获得相对于CPU几十倍、上百倍的性能提升。为了克服过拟合问题,本文还探索了线性校正单元(Rectified Linear Units, ReLU)和Dropout等新技术。图像分类的实验表明ReLU、Dropout可以提高CNN的泛化能力。
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