Långt korttidsminne (LSTM) används normalt i recidiverande neurala nätverk (RNN) som grundläggande recidiverande enhet. Men konventionella LSTM antar att tillståndet vid nuvarande tid steg beror på tidigare tid steg. Detta antagande begränsar förmågan att modellera tidsberoendet. I denna studie föreslår vi en ny variant av LSTM, avancerad LSTM (A-LSTM), för bättre tidskontextmodellering. Vi använder A-LSTM i viktning av RNN för att känna igen känslor. A-LSTM överträffar den konventionella LSTM med 5,5 % relativt. Den A-LSTM-baserade viktade pooling RNN kan också komplettera den toppmoderna känsloklassificeringsramen. Detta visar fördelen med A-LSTM. * Detta arbete utfördes under författarens sommarpraktik på Alibaba Group (U.S.) Inc.
I REF används recidiverande neurala nätverk (RNN) för att modellera tidsinformationen för känsloigenkänningssystem.
Advanced LSTM: A Study About Better Time Dependency Modeling in Emotion Recognition
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}