【摘 要】
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针对具有时序性的信号的分析和建模,主流的RNN、LSTM由于反馈连接的影响,在学习效率和稳定上有所不足。本文基于标准的前馈神经网络,借鉴滤波器中的抽头延迟线结构,提出一种
【机 构】
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安徽继远软件有限公司,国网信息通信产业集团有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目:基于机器学习的智能文档自动编制关键技术研究与应用(No.52110418002X)。
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针对具有时序性的信号的分析和建模,主流的RNN、LSTM由于反馈连接的影响,在学习效率和稳定上有所不足。本文基于标准的前馈神经网络,借鉴滤波器中的抽头延迟线结构,提出一种改进的前馈序列记忆神经网络FSMN(cFSMN)和深层cFSMN(Deep-cFSMN),实现时序的音视频信号快速建模,减少了反馈连接,具有更高的学习速率和更好的稳定性。
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