[发明专利]深层神经网络的学习方法及学习装置有效
| 申请号： | 201480029326.5 | 申请日： | 2014-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN105229676B | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 松田繁树;卢绪刚;堀智织;柏冈秀纪 | 申请（专利权）人： | 国立研究开发法人情报通信研究机构 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G10L15/16 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 赵琳琳 |
| 地址： | 日本国*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 本发明提供可缩短以属于多个范畴的数据使DNN进行学习的时间的DNN的学习方法。该方法包含对以日英的学习数据使语言独立的子网络(120)和依赖语言的子网络(122及124)进行学习的步骤。该步骤包含：以日文数据使将子网络(120)的输出层的神经元和子网络(122)的输入层的神经元连接而成的DNN进行学习的第1步骤；形成取代子网络(122)而将子网络(124)连接至子网络(120)而成的DNN，并以英文数据进行学习的步骤；交替地执行这些步骤直至学习数据结束为止的步骤；在完成后将第1子网络(120)与其他子网络分离开并作为范畴独立的子网络存储至存储介质的步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 深层 神经网络 学习方法 学习 装置 以及 范畴 独立 网络 | ||
【主权项】：
1.一种对包括第1语言及第2语言的多种语言的声音数据进行识别的深层神经网络学习方法，其特征在于，所述深层神经网络由所述多种语言所共同使用的语言独立的子网络和依赖于语言的依赖语言的子网络来构成，所述深层神经网络学习方法包括：计算机在存储介质内存储第1子网络、第2子网络及第3子网络的步骤；深层神经网络的学习步骤，计算机以属于所述第1语言的学习数据使第1深层神经网络进行学习，并以属于所述第2语言的学习数据使第2深层神经网络进行学习，由此进行所述第1深层神经网络及第2深层神经网络的学习，其中，所述第1深层神经网络将所述第2子网络连接于所述第1子网络的后级而形成，所述第2深层神经网络将所述第3子网络连接于所述第1子网络的后级而形成；和计算机在完成所述深层神经网络的学习步骤之后，将所述第1子网络与其他子网络分离开并作为所述语言独立的子网络存储至存储介质的步骤，在存储于所述存储介质的所述语言独立的子网络的后级连接其他的依赖语言的子网络而构成了其他的语言的深层神经网络时，能够缩短该其他的语言的深层神经网络的学习期间。
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