Файл:Bidirectional recurrent neural networks BRNN.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Bidirectional_recurrent_neural_networks_BRNN.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 182 КБ, MIME-тип: application/pdf)

Mike Schuster and Kuldip K. Paliwal, Member, IEEE

Abstract

In the first part of this paper, a regular recurrent neural network (RNN) is extended to a bidirectional recurrent neural network (BRNN). The BRNN can be trained without the limitation of using input information just up to a preset future frame. This is accomplished by training it simultaneously in positive and negative time direction. Structure and training procedure of the proposed network are explained. In regression and classification experiments on artificial data, the proposed structure gives better results than other approaches. For real data, classification experiments for phonemes from the TIMIT database show the same tendency. In the second part of this paper, it is shown how the proposed bidirectional structure can be easily modified to allow efficient estimation of the conditional posterior probability of complete symbol sequences without making any explicit assumption about the shape of the distribution. For this part, experiments on real data are reported.

Index Terms —Recurrent neural networks.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий18:13, 23 декабря 20160 × 0 (182 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: