Kaldi nnet3的fastlstm与标准LSTM
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
- Xvector in Kaldi nnet3
Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi Statistics Extraction Layer in Kaldi ...
- 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 ...
- 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" ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- web框架开发-Django组件cookie与session
http协议的每一次都是无保存状态的请求,这会带来很多的不方便,比如,一刷新网页,或者进入该网页的其他页面,无法保存之前的登录状态.为了解决类似这样的问题,引入了会话跟踪 会话跟踪技术 1 什么是会话 ...
- UVALive - 3211 - Now or later(图论——2-SAT)
Problem UVALive - 3211 - Now or later Time Limit: 9000 mSec Problem Description Input Output Sampl ...
- UVALive - 4287 - Proving Equivalences(强连通分量)
Problem UVALive - 4287 - Proving Equivalences Time Limit: 3000 mSec Problem Description Input Outp ...
- spring启动component-scan类扫描加载过程(转)
文章转自 http://www.it165.net/pro/html/201406/15205.html 有朋友最近问到了 spring 加载类的过程,尤其是基于 annotation 注解的加载过程 ...
- 在项目中迁移MS SQLServer到Mysql数据库,实现MySQL数据库的快速整合
在开发项目的时候,往往碰到的不同的需求情况,兼容不同类型的数据库是我们项目以不变应万变的举措之一,在底层能够兼容多种数据库会使得我们开发不同类型的项目得心应手,如果配合快速的框架支持,那更是锦上添花的 ...
- 判断语句之if..else if...else
判断语句之if..else if...else if语句第三种格式:if..else if...else 格式: 执行流程 首先判断关系表达式1看其结果是true还是false 如果是true就执行语 ...
- 【翻译】asp.net core中使用MediatR
这篇文章来自:https://ardalis.com/using-mediatr-in-aspnet-core-apps 本文作为翻译,有一些单词翻译成中文可能会有一些误解(对于读者)或者错误(对于作 ...
- ReentrantLock重入锁详解
1.定义 重入锁:能够支持一个线程对资源的重复加锁,也就是当一个线程获取到锁后,再次获取该锁时而不会被阻塞. 2.可重入锁的应用场景 2.1 如果已经加锁,则不再重复加锁,比如:交互界面点击后响应时间 ...
- 从源码看springboot默认的资源文件和配置文件所在位置
首先,使用的springboot版本是2.X,在这里写一点学习springboot的记录 springboot需要配置的不多,但也并不是完全不需要配置就可以顺畅使用,这里看一下它默认的配置 首先,看一 ...
- JarvisOJ Misc shell流量分析
分析一下shell流量,得到flag 看着一大推的数据记录头都大了,并没有什么wireshark的使用经验,开始胡搞 首先用notepad++打开,搜索flag字样找到了一个类似于python脚本的东 ...