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基于端到端自动语音识别的音素与字形表示分析
本文分析了自动语音识别中使用的端到端神经网络模型的内部表示学习，对音素和字母、不同发音特征进行了比较，并发现不同特征在深度神经网络的不同层中的表示具有明显的一致性。
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5 years ago
神经过程网络模拟行为动态
本文提出了神经过程网络作为理解过程文本的一种新方法，通过动态实体跟踪和显式地建模动作作为状态转换器，实现对于行为的动态建模来理解和生成程序文本，并且从中提供更准确的背景信息和可解释的内部表示。
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7 years ago
高效表示技术用于终身学习和自编码
本论文提出并提供了多种自然理论公式的有效算法，以解决在学习多个不同目标函数时，学习者可共享某些未知公共特征的问题，并且可以学习到捕捉这种共性的新的内部表示，以便更高效地学习和使用更少的数据。
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10 years ago
ICLR
深度神经网络中的特征学习 —— 基于语音识别任务的研究
本文研究表明，深度神经网络在语音识别任务中比浅层网络和高斯混合模型表现得更好，这是因为它们具有提取具有鲁棒性的区分性内部表示的能力。此外，我们表明 DNN 不能推广到与训练样本差异显著的测试样本，但是，如果训练数据足够代表性，DNN 的内部
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11 years ago
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