kaldi中CD-DNN-HMM網絡參數更新公式手寫推導

在基於DNN-HMM的語音識別中，DNN的作用跟GMM是一樣的，即它是取代GMM的，具體作用是算特徵值對每個三音素狀態的概率，算出來哪個最大這個特徵值就對應哪個狀態。只不過以前是用GMM算的，現在用DNN算了。這是典型的多分類問題，所以輸出層用的激活函數是softmax，損失函數用的是cross entropy（交叉熵）。不用均方差做損失函數的原因是在分類問題上它是非凸函數，不能保證全局最優解（只

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