基于LSTM的语音生成算法的研究与实现任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

对LSTM和Highway-LSTM的原理和实现给出直观的解释,方便研究人员掌握其思想;在理解基本LSTM的基础上,进一步对算法进行改进,提出更加高效的实现方法,选择一个应用进行验证,致力于解决现实中的问题。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

首先是理论基础学习,理解LSTM的基本概念、原理与相关应用,并剖析LSTM的代码实现。在理解基本的LSTM之后,尝试理解深度学习中Highway的思想,了解如何在LSTM中实现Highway,并剖析Highway-LSTM代码,动手编写程序。在掌握LSTM实现的基础上,对算法进行一定的改进和优化,最后选择一个应用,对算法进行验证,并在实践的过程中,不断完善算法,致力于解决现实中的问题。

3. 主要参考文献

1、High-way LSTM RNNS FOR Distant Speech Recognition

2、Character-Aware Neural Language Models

3、Understanding LSTM Networks:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

4、LSTM implementation:http://apaszke.github.io/lstm-explained.html

5、 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks:http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

6、Very Deep Learning with Highway Networks: http://people.idsia.ch/~rupesh/very_deep_learning/index.html

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