Max Time-Delay Neural Networks

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#Max Time-Delay Neura #deep learning #神经网络

Max-Time Delay Neural Networks (Max-TDNN) 是对 Time-Delay Neural Networks (TDNN) 的扩展，用于处理变长的自然语言输入。在sentence modeling任务中，Max-TDNN通过卷积运算，特别是one-dimensional convolution，来处理输入序列。区别于传统的narrow和wide卷积，Max-TDNN采用固定输出长度，通过取每行最大值生成新的d维向量，使其能适应普通神经网络的定长输入要求。这种方法在 phoneme recognition 和 sentence modeling 中展现出了优势。

Time-Delay Neural Networks的解释见：http://en.wikipedia.org/wiki/Time_delay_neural_network


在参考文献中的两篇文章都使用以上述TDNN为基础Max-TDNN开始进行sentence modeling。


在文献[2]中sentence modeling最开始对输入层进行基本操作是卷积运算(convolution)，他们的one-dimensional convolution分为两种 narrow类型和wide类型。


 卷积公式为

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