基于全双工机器人的一种改进的上下文敏感区块的BPTT算法设计

摘要

本文创新之处是围绕可扩展训练的深度学习模型和递归神经网络(RUN)快速训练的深度双向长短时记忆元(DBLSTM)的两个方面进行进一步分析和研究。通过CSC的时域后传训练算法和训练算法的解码算法,解决解码延迟高和DBLSTM训练缓慢等缺点。该训练算法用短CSC的建模代替长序列的DBLSTM模型,模型的改进提高了降低了解码延迟、加快了训练速度、模型训练的并行度等。