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音素分类用函数链网的训练

徐近霈  孟宪军  
【摘要】:提出用于音素分类的函数链神经网的改进训练方法。其基本思想是:用正反例均衡、样本跳转、目标函数修正、学习率自动调整和样本渐增等改善常规的BP算法,以提高其分类性能和收敛速度。文中还提出了一种形象和有效地评价分类器性能的方法——正反例样本分布直方图。实验表明,所提算法能显著改善BP训练性能。将其与结构优化算法结合用于训练和优化汉语辅音‘b’的分类网,可将输入维数由90维压缩到18维,而其对训练集的正识率仅由 96.98%减为95.29%。

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