Bayesian neural network language modeling for speech recognition
State-of-the-art neural network language models (NNLMs) represented by long short term memory recurrent neural networks (LSTM-RNNs) and Transformers are becoming highly complex. They are prone to overfitting and poor generalization when given limited training data. To this end, an overarching full B...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Xue, Boyang, Hu, Shoukang, Xu, Junhao, Geng, Mengzhe, Liu, Xunying, Meng, Helen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164438 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A novel learning cloud Bayesian network for risk measurement
بواسطة: Chen, Chen, وآخرون
منشور في: (2021) -
Neural network modeling based on the bayesian method for evaluating shipping mitigation measures
بواسطة: Yuan, J., وآخرون
منشور في: (2021) -
Bayesian kriging analysis and design for stochastic simulations
بواسطة: Ng, S.H., وآخرون
منشور في: (2014) -
Reducing parameter value uncertainty in discrete Bayesian network learning: a semantic fuzzy Bayesian approach
بواسطة: Das, Monidipa, وآخرون
منشور في: (2022) -
REPRESENTATION LEARNING WITH DOMAIN-SPECIFIC BAYESIAN PRIORS
بواسطة: LI, SHEN
منشور في: (2022)