循环神经网络在语音识别模型中的训练加速方法

深度神经网络目前已被广泛应用于众多领域.尤其在自然语言处理领域,基于循环神经网络的模型训练效果明显优于其他传统方法.然而模型复杂度不断提高,有限存储空间成为进一步训练大规模任务的瓶颈,例如使用图形处理器(GPU)进行加速训练.本文提出一种基于语音识别模型,对循环神经网络进行训练加速的有效方法.首先,基于输入训练集序列的长度分布,对每一批训练样本进行划分,并重新组织;其次,通过对GPU显存的高效使用,每一批次训练样本数增多,从而提升计算效率,减少训练时间.本文分别从不同的批样本数及不同序列组织方法,通过对比单位时间处理序列数衡量优化效果.实验表明,基于3层循环神经网络的语音识别模型训练中,单GPU训练可达到1. 7倍加速比.

制备条件对鼠曲草多酚提取率影响的研究

以鼠曲草为原料,采用热水浸提法提取鼠曲草多酚(Gnaphalium Affine Polyphenols,GAP),研究料液比、提取温度、提取时间、提取次数等制备条件及交互作用对鼠曲草多酚提取率的影响。结果表明,料水比、时间、温度、提取次数及料水比与时间、料水比与温度、温度与时间的交互作用对鼠曲草多酚提取率均有极显著影响,P<0.01,料水比与提取次数的交互作用对鼠曲草多酚提取率的影响不显著,P>0.05。