語(yǔ)音識(shí)別中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法

劉長(zhǎng)征+張磊

摘要：為解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別時(shí)通過樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所花費(fèi)的時(shí)間過長(zhǎng)的問題，提出了采用分?jǐn)?shù)階的理論處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)函數(shù)Sigmoid函數(shù)，使Sigmoid函數(shù)的收斂速度加快，而在不影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的正確率的前提下，從而達(dá)到了減少訓(xùn)練所需時(shí)間提高整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在保證正確率的前提下采用分?jǐn)?shù)階進(jìn)行處理有效的減少了訓(xùn)練所花的時(shí)間。endprint