LSTM

Mozilla的DeepSpeech是一个开源的语音转文本引擎，其训练模型是基于百度深度语言研究论文的机器学习。我们将概述如何运行该模型的0.5.1版本，通过在Imagination神经网络加速器（NNA）上加速静态LSTM网络，为汽车应用创建语音助手原型。

随着技术的进步，人工智能系统变得越加复杂，加速这些操作的需求也在增加。Imagination的NNA性能使它成为运行这些网络的有效工具，它允许开发人员创建能够处理语音识别的交互式软件，这将在未来被广泛使用。

简单理解LSTM神经网络

由 demi 提交于周二, 19 一月 2021 - 16:51

在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。

长短时记忆网络(LSTM)

由 demi 提交于周五, 15 一月 2021 - 14:31

循环神经网络很难训练的原因导致它的实际应用中很处理长距离的依赖。本文将介绍改进后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，

机器学习：深入理解LSTM网络 (二)

由 demi 提交于周二, 3 十二月 2019 - 11:46

之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题，RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理，简单来说，RNN对于太久远的信息不能有效地储存，为了解决这个问题，有人提出了LSTM的网络结构，LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的，随着后来研究者的不断改进，LSTM网络在很多问题上都有非常好的表现，并且得到广泛的关注与应用。

LSTM 网络

LSTM 结构的一个优势在于可以很好的解决 “long-term dependency” 的问题，”长期记忆”是LSTM结构与生俱来的特性，而不需要刻意地去学习。

所有的RNN结构都是有一个不断重复的模块，在标准的RNN结构中，这个不断重复的模块是一个单层的tanh , 如下图所示：

机器学习：深入理解LSTM网络 (一)

由 demi 提交于周二, 3 十二月 2019 - 11:37

Long Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有助于判断当前的输入， LSTM的这一特点在处理时序相关的输入时，有着很大的优势。