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带有标签和转移概率的神经 HMM 的端到端训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用隐马尔可夫模型和GPU加速的前向后向算法进行神经网络训练，结果表明转移模型训练对识别性能没有提高，但对齐质量有积极影响，生成的对齐可用于维特比训练。
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关键要点
- 研究使用隐马尔可夫模型（HMM）对神经网络训练进行建模。
- 隐藏状态之间的转移概率被显式建模和学习。
- 通过GPU加速的前向后向算法实现标签和转移概率的同时训练。
- 转移模型训练未能提高识别性能。
- 转移模型训练对对齐质量有积极影响。
- 生成的对齐可用于维特比训练。
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