基于循环梯形网络的半监督音素识别
计算与语言
2017-09-20 v2 机器学习
神经与进化计算
摘要
梯形网络是半监督学习领域一个引人注目的新概念，它在图像识别任务中展现出最先进的性能，同时兼容许多现有的神经架构。我们提出循环梯形网络，这是对梯形网络的一种新颖改进，用于循环神经网络的半监督学习，并在TIMIT语料库的音素识别任务上进行了评估。我们的结果表明，该模型能够持续优于基线，并仅使用75%的标签就达到全监督基线的性能，这表明该模型能够有效利用无监督数据作为正则化手段。
引用
@article{arxiv.1706.02124,
title = {Semi-Supervised Phoneme Recognition with Recurrent Ladder Networks},
author = {Marian Tietz and Tayfun Alpay and Johannes Twiefel and Stefan Wermter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02124},
year = {2017}
}