[发明专利]深度神经网络的优化方法及系统有效
| 申请号： | 201310755402.8 | 申请日： | 2013-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN104751842B | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 刘聪;何婷婷;潘嘉;王智国;胡国平;胡郁 | 申请（专利权）人： | 科大讯飞股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16 |
| 代理公司： | 11252 北京维澳专利代理有限公司 | 代理人： | 王立民;吉海莲<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 230088安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种深度神经网络的优化方法及系统，该方法包括：获取训练数据；根据所述训练数据对深度神经网络进行训练，获得所述深度神经网络各层间的权重参数矩阵；确定至少一个待优化的权重参数矩阵，所述待优化的权重参数矩阵选自所述深度神经网络的所有相邻两层之间的权重参数矩阵的集合中；对所述待优化的权重参数矩阵进行优化，并使所述待优化的权重参数矩阵中的权重参数的个数减少。应用本发明可以显著去除模型参数之间的冗余性、减少有效模型参数的数目，将优化后的深度神经网络应用于语音识别系统，可进一步显著减少识别解码中计算深度神经网络输出后验概率的运算量，从而明显提升了使用深度神经网络模型进行识别解码的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种深度神经网络的优化方法，其特征在于，包括：/n获取训练数据；/n根据所述训练数据对深度神经网络进行训练，获得所述深度神经网络各层间的权重参数矩阵；/n确定至少一个待优化的权重参数矩阵，所述待优化的权重参数矩阵选自所述深度神经网络的所有相邻两层之间的权重参数矩阵的集合中；/n对所述待优化的权重参数矩阵进行优化，并使所述待优化的权重参数矩阵中的权重参数的个数减少。/n
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