DNN-HMM; LVCSR; deep neural networks; dropout; dropout as pre-conditioner (DAP); shrinking hidden layer;
机译:使用经过辍学训练的人工神经网络改善定量构效关系模型
机译:离线到在线说话者自适应,用于基于实时深度神经网络的LVCSR系统
机译:Rademacher辍学:通过优化泛化差距来进行深度神经网络的自适应辍学
机译:使用辍学和缩小结构改善LVCSR的深神经网络
机译:用于训练深度神经网络的自适应辍学。
机译:利用辍学训练的人工神经网络改进定量构效关系模型
机译:使用校正后的线性单元和压差法改善LVCSR的深层神经网络
机译:用于LVCsR的深度多语言卷积神经网络(作者手稿)。