摘要：
chunk-width 数据块的宽度 NnetIo name=="input" indexes，left-context+num-frame+right-context=5+7+6=18维 features，18*39=702维 NnetIo name="output" indexes，7维，即chunk-width features，7*2968维，2968为输出层单元数。向量... 阅读全文
摘要：
Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语。这将有助于理解一些脚本。目前，从脚本角度来看，没有任何关于nnet3的"概述"文档，所以这是nnet3唯一的文档。 基础 如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档，您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN，还可以实现在网络内层进行时间拼接（... 阅读全文
摘要：
第1000轮迭代时验证集的日志： log/compute_prob_valid.1000.log： LOG (nnet3-chain-compute-prob[5.5.100-d66be]:PrintTotalStats():nnet-chain-diagnostics.cc:194) Overall log-probability for 'output-xent' is -2.14... 阅读全文
摘要：
论文 Povey, D., Cheng, G., Wang, Y., Li, K., Xu, H., Yarmohamadi, M., & Khudanpur, S. (2018). Semi-orthogonal low-rank matrix factorization for deep neural networks. In Proceedings of the 19th Annual Co... 阅读全文
摘要：
目标与背景 之前的nnet1和nnet2基于Component对象，是一个组件的堆栈。每个组件对应一个神经网络层，为简便起见，将一个仿射变换后接一个非线性表示为一层网络，因此每层网络有两个组件。这些旧组件都有Propagate函数以及Backprop函数，两者都以minibatch为单位进行计算，也包含其他函数。 nnet1和nnet2还支持非前馈神经网络，但实现不同。 ... 阅读全文