[发明专利]一种基于独立循环神经网络的语言模型建模方法有效
| 申请号： | 202010067852.8 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111310892B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 程春玲;朱涛;闵丽娟;王亚石;杨维荣 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/183;G10L15/26 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210009 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于独立循环神经网络的语言模型建模方法，使用独立循环神经网络代替循环神经网络作为基本单元，由于独立循环神经网络的神经元只从输入和上一时刻的隐态本身接收信息，同一层之间的神经元没有相互作用，梯度的计算可以独立进行，同时针对独立循环神经网络进行dropout正则化，在时间序列上通过在层与层之间应用dropout以改善模型的过拟合现象；使用对数双线性模型降低输出层的计算量，加快训练速度。本发明结合了独立循环神经网络、正则化方法以及对数双线性模型的优越性，可以降低语言模型的困惑度并提升训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 独立 循环 神经网络 语言 模型 建模 方法 | ||
【主权项】：
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