運動量項とその MATLAB ソース コードに基づく BP ニューラル ネットワーク音声認識アルゴリズム
ニューラル ネットワークは、音声認識の分野で幅広い用途があります。その中でも、バックプロパゲーション (BP) アルゴリズムに基づくニューラル ネットワークは、音声認識タスクで広く使用されています。この記事では、運動量項に基づく BP ニューラル ネットワーク音声認識アルゴリズムを紹介し、対応する MATLAB ソース コードを提供します。
- アルゴリズム原理
BP ニューラル ネットワークに基づく音声認識アルゴリズムは、主に順伝播、誤差計算、重み更新の 3 つのステップに分かれています。
1.1 順方向伝播 順
方向伝播プロセスでは、入力音声信号がニューラル ネットワークの入力層に供給され、隠れ層を介して出力層に渡されます。各ニューロンには、入力信号を処理し、出力を次の層に渡す活性化関数があります。
1.2 誤差計算
誤差計算とは、ニューラル ネットワークの出力と実際のラベルの間の誤差を計算することを指します。一般的に使用される誤差計算方法は、平均二乗誤差 (MSE) です。ネットワーク出力と実際のラベルを比較することで、誤差値を取得できます。
1.3 重みの更新 重みの
更新ステージでは、ネットワーク内の各ニューロン間の接続の重みを調整するために、誤差が隠れ層と入力層に逆伝播されます。伝播プロセス中に、勾配降下法を使用して重みが更新されます。収束を早めて振動を減らすために、運動量項を導入できます。運動量項は、前の重み更新の方向と大きさを考慮して、現在の重み更新を調整します。
- MATLAB コードの実装
以下は、運動量項を使用した BP ニューラル ネットワーク音声認識に基づく MATLAB ソース コードの例です。
% 设置神经网络参数
inputSize = 10