标准LSTM:

 
 

 
 

 
 

与标准LSTM相比,Kaldi的fastlstm对相同或类似的矩阵运算进行了合并。

 
 

# Component specific to 'projected' LSTM (LSTMP), contains both recurrent and non-recurrent projections

 
 

fastlstm.W_rp, fast lstm Weight recurrent projected

fastlstm.W_all, fast lstm Weight all

fastlstm.rp, fast lstm recurrent projected

同时包含了对循环与非循环的向量的投影

维输入投影为循环的向量维数(如256)与非循环的向量维数(如512)

fastlstm.c, fast lstm cell

fastlstm.m, fast lstm memory

fastlstm.r, fast lstm recurrent

fastlstm.cr_trunc, fast lstm cell recurrent truncate

用于向量的截断,截断为

fastlstm.c_trunc, fast lstm cell truncated

fastlstm.r_trunc, fast lstm recurrent truncated

 
 

 
 

Kaldi nnet3的fastlstm与标准LSTM的更多相关文章

  1. Xvector in Kaldi nnet3

    Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi     Statistics Extraction Layer in Kaldi ...

  2. Kaldi nnet3的前向计算

    根据任务,构建ComputationRequst 编译ComputationRequst,获取NnetComputation std::shared_ptr<const NnetComputat ...

  3. 对Kaldi nnet3进行奇异值分解(SVD)以减小模型大小

    用处 基于SVD实现模型压缩以适配低功耗平台     根据nnet3bin/nnet3-copy,nnet3-copy或nnet3-am-copy的"--edits-config" ...

  4. ASLP Kaldi

    ASLP(Audio, Speech and Language Processing Group,音频.语音和语言处理组)位于西北工业大学,隶属于陕西省语音和图像信息处理重点实验室(SAIIP). A ...

  5. 递归神经网络之理解长短期记忆网络(LSTM NetWorks)(转载)

    递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这 ...

  6. LSTM主要思想和网络结构

    在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 相关信息和当前预测位置之间的间 ...

  7. kaldi chain模型的序列鉴别性训练代码分析

    chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet ...

  8. 理解 LSTM 网络

    递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这 ...

  9. 长短时记忆神经网络(LSTM)介绍以及简单应用分析

    本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状:第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU):第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络 ...

随机推荐

  1. top后台执行显示:top: failed tty get 错误

    通过其他程序或脚本在非交互式模式下调用top命令,经常会出现:   top: failed tty get 错误 解决办法:加个-b 选项皆可 -b : Batch mode operation   ...

  2. linux 基础(一)

    最近公司涉及到自动化部署的问题,本人见识了后端使用linux命令niu的飞起,一直听说linux,今天开始研究研究linux 首先是下载: 1.要先安装虚拟机2.再安装Ubuntu虚拟机 需要下载Ub ...

  3. 轻量级ORM框架 Bankinate

    [前言] 前面讲过ORM的前世今生,对ORM框架不了解的朋友可以参考博文:https://www.cnblogs.com/7tiny/p/9551754.html 今天,我们主要通过设计一款轻量级的O ...

  4. C#中字节数组(byte[])和字符串相互转换

    转换过程主要使用到System.Text.Encoding命名空间下的类 1. 字符串转换成字节数组byte[]: string str = "This is test string&quo ...

  5. vue webpack打包

    webpack构建流程 从启动webpack构建到输出结果经历了一系列过程,它们是: 解析webpack配置参数,合并从shell传入和webpack.config.js文件里配置的参数,生产最后的配 ...

  6. 使用offsetof对结构体指针偏移操作

    题目来自于COMP20003 Tutorial 2: Program m ing Challenge 2.2 The technology stack at Hidebound Inc. uses a ...

  7. 使用.net core efcore根据数据库结构自动生成实体类

    源码 github,已更新最新代码 https://github.com/leoparddne/GenEntities/ 使用的DB是mysql,所有先nuget一下mysql.data 创建t4模板 ...

  8. 只能用Android studio做平台移植了! 在Windows10下, 开发Android。

    安装好IDE后, 会一直显示同步失败, 看看如下步骤: 需要注意的是: -> 安装NDK      自带的NDK版本有问题    自己去下一个15版本的 -> 按照系统提示一步一步安装其他 ...

  9. Server酱

    功能:从服务器推报警和日志到手机上的工具 使用: 发送消息非常简单,只需要向以下URL发一个GET或者POST请求: https://sc.ftqq.com/SCU34756Ta63843ce61a3 ...

  10. Floyd算法——计算图中任意两点之间的最短路径

    百度百科定义:传送门 一.floyd算法 说实话这个算法是用来求多源最短路径的算法. 算法原理: 1,从任意一条单边路径开始.所有两点之间的距离是边的权,如果两点之间没有边相连,则权为无穷大. 2,对 ...