《表3 神经网络训练平均迭代周期》

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《基于改进门控单元神经网络的语音识别声学模型研究》

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实验的另一方面关注改进模型的计算效能，表3给出了改进模型和其它模型在两个训练集上平均迭代周期。由结果可知GRU在LSTM基础上精简了门控单元，TIMIT数据集GRU模型的平均迭代周期降低了13.1%，而使用了ReLU激活函数的改进GRU模型降低了梯度计算的复杂度，与标准GRU相比又有4.2%的速度提升。