DNN适用于处理多层次特征提取的任务;CNN适用于处理具有网格结构的数据,如图像;RNN适用于处理具有时序关系的数据,如自然语言和时间序列;而LSTM则适用于处理长序列数据,可以更好地捕捉时序信息。在实际应用中,我们可以根据具体任务和数据特点选择合适的神经网络模型。 除了模型选择外,如何训练和优化神经网络也是非常重要的。
DNN-LSTM混合网络语音识别技术 在语音识别领域,传统的基于深度神经网络(DNN)的语音活动性检测(VAD)方法在处理带噪环境时性能会受到影响,因为它们忽略了声学特征在时间上的相关性。为了解决这个问题,研究者提出了一种结合DNN和长短时记忆单元(LSTM)的混合网络结构,应用于VAD问题。这种混合网络结构能够进一步分析利用语音...
先将句子进行word embedding后,传入LSTM序列进行训练,将LSTM的最后一个hidden state拿出来,加入全连接层得到最终输出结果。 2. 模型代码 基于上述所说的LSTM结构,我们构造模型的代码如下: 上面的代码中和DNN中有几个部分是类似的,这里不再赘述。 在embeddings中,这里不同于DNN中词向量求和,LSTM不需要对词向量求和,而...
可以看出,CNN的参数量远小于DNN网络,其参数量大小和输入图像的尺寸无关,只跟卷积核的数量和尺寸有关。 CNN的特点: 每一个featuremap里面的卷积核是共享权重的 模型的参数量只跟卷积核的数量/尺寸有关,跟图像大小无关;而DNN是跟图像的大小有关。 模型不再具有全局感受野(每个卷积核运算的空间大小),比如左上角...
广义上来说,NN(或是DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说,单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。 DNN(深度神经网络) 神经网络是基于感知机的扩展,而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。
在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此,题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。 其实,如果我们顺着神经网络技术发展的脉络,......
上面的代码中和DNN中有几个部分是类似的,这里不再赘述。 在embeddings中,这里不同于DNN中词向量求和,LSTM不需要对词向量求和,而是直接对词向量本身进行学习。其中无论是求和还是求平均,这种聚合性操作都会损失一定的信息 在model中,我们首先构造了LSTM单元,并且为了防止过拟合,添加了dropout;执行dynamic_rnn以后,我们会...
DNN模型 LSTM模型 Text-CNN模型 Text-CNN模型(进阶版) 模型结果对比与分析 建议将代码pull下来辅助学习~ 一. 数据处理 我们所使用的数据已经做过一定的预处理,我们可以打开txt文档来查看一下内容: 其中每一行是一个完整的句子,句子之间用空格分隔。 我们数据处理阶...
简单了解LSTM NN神经网络,输入层,隐藏层,输出层DNN深度神经网络,输入层。多个隐藏层,输出层DNN不能解决序列问题RNN在DNN的基础上为了解决序列数据提出的中间的那个环,Hidden state是...刻状态的加权求和DNN一般用sigmoid被reluRNN一般用tanhRNN在时间序列上和在深度序列上维度的增加RNN的记忆能力有限,序列太长会遗忘 ...
基于DNN-LSTM的VAD算法 本站小编 Free考研考试/2020-04-15 zhangxy@tyut.edu.cn 摘要 Abstract [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8-9] k n σ L $\mathit{\boldsymbol{y}} = {\mathit{\boldsymbol{h}}_0}\left( {{\mathit{\boldsymbol{h}}_L}\left( { \cdots {\mathit{\bold...