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作为一种无创的成像技术，功能磁共振（fMRI）通过检测血氧浓度来推断大脑的活动状态，在认知科学以及精神疾病研究中被广泛应用。但是fMRI影像具有维度高、信噪比低等特点，基于fMRI的脑疾病分类问题通常具有高维小样本的特点，常用的解决方案是采用脑模板或者独立成分分析等对原始的fMRI脑区进行划分，然后计算兴趣脑区或空间成分的时间序列相关值（Time Courses, TCs）得到脑功能连接矩阵，并在...
基于循环神经网络的语音识别模型
语音识别 隐马尔可夫模型（HMM） 循环神经网络
2007/12/27
近年来基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别技术得到很大发展.然而HMM模型有着一定的局限性，如何克服HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点.在语音识别中引入神经网络的方法是克服HMM局限性的一条途径.该文将循环神经网络应用于汉语语音识别，修改了原网络模型并提出了相应的训练方法.实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能，与传统的HMM模型效果相当.新的训练策略能够在提高训练...