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基于LSTM和Conformer的下肢外骨骼步态预测方法
被引量：
2
1
作者
赵侦钧
王涛
+1 位作者
贝太学
宋涛涛
《计算机时代》
2022年第8期1-5,共5页
提出一种新颖的基于长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)和Conformer相结合的步态预测方法,用于解决下肢外骨骼人机协同问题。首先利用LSTM网络模型在时间上对步态数据序列做初步的特征提取及预测,然后采用Conformer模型对...
提出一种新颖的基于长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)和Conformer相结合的步态预测方法,用于解决下肢外骨骼人机协同问题。首先利用LSTM网络模型在时间上对步态数据序列做初步的特征提取及预测,然后采用Conformer模型对LSTM模型输出的数据在时空上作进一步的深度特征提取,并经线性激活单元输出预测结果。利用Pytorch搭建LSTM-Conformer神经网络模型,由采集到的下肢姿态数据组建成的数据集作为输入,将步态所属类别标签作为输出进行验证。实验结果表明,拟议网络模型平均准确率达到了94.89%。
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关键词
外骨骼
步态预测
九轴姿态传感器
长短期记忆网络
conformer
模型
下载PDF
职称材料
基于分解门控注意力单元的高效Conformer模型
2
作者
李宜亭
屈丹
+2 位作者
杨绪魁
张昊
沈小龙
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期73-80,共8页
为利用有限的存储和计算资源,在保证Conformer端到端语音识别模型精度的前提下,减少模型参数量并加快训练和识别速度,构建一个基于分解门控注意力单元与低秩分解的高效Conformer模型。在前馈和卷积模块中,通过低秩分解进行计算加速,提高...
为利用有限的存储和计算资源,在保证Conformer端到端语音识别模型精度的前提下,减少模型参数量并加快训练和识别速度,构建一个基于分解门控注意力单元与低秩分解的高效Conformer模型。在前馈和卷积模块中,通过低秩分解进行计算加速,提高Conformer模型的泛化能力。在自注意力模块中,使用分解门控注意力单元降低注意力计算复杂度,同时引入余弦加权机制对门控注意力进行加权保证其向邻近位置集中,提高模型识别精度。在AISHELL-1数据集上的实验结果表明,在引入分解门控注意力单元和余弦编码后,该模型的参数量和语音识别字符错误率(CER)明显降低,尤其当参数量被压缩为Conformer端到端语音识别模型的50%后语音识别CER仅增加了0.34个百分点,并且具有较低的计算复杂度和较高的语音识别精度。
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关键词
端到端语音识别
conformer
模型
分解门控注意力单元
模型
压缩
低秩分解
下载PDF
职称材料
题名
基于LSTM和Conformer的下肢外骨骼步态预测方法
被引量：
2
1
作者
赵侦钧
王涛
贝太学
宋涛涛
机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
山东建筑大学机电工程学院
出处
《计算机时代》
2022年第8期1-5,共5页
基金
山东省重大科技创新工程项目(2018YFJH0306)
山东省重点研发计划项目(2019GGX104056)
山东建筑大学博士科研基金(X18067Z)。
文摘
提出一种新颖的基于长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)和Conformer相结合的步态预测方法,用于解决下肢外骨骼人机协同问题。首先利用LSTM网络模型在时间上对步态数据序列做初步的特征提取及预测,然后采用Conformer模型对LSTM模型输出的数据在时空上作进一步的深度特征提取,并经线性激活单元输出预测结果。利用Pytorch搭建LSTM-Conformer神经网络模型,由采集到的下肢姿态数据组建成的数据集作为输入,将步态所属类别标签作为输出进行验证。实验结果表明,拟议网络模型平均准确率达到了94.89%。
关键词
外骨骼
步态预测
九轴姿态传感器
长短期记忆网络
conformer
模型
Keywords
exoskeleton
gait prediction
nine axis attitude sensor
Long Short-Term Memory(LSTM)neural network
conformer
model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于分解门控注意力单元的高效Conformer模型
2
作者
李宜亭
屈丹
杨绪魁
张昊
沈小龙
机构
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期73-80,共8页
基金
国家自然科学基金(62171470)
河南省中原科技创新领军人才项目(234200510019)
河南省自然科学基金面上项目(232300421240)。
文摘
为利用有限的存储和计算资源,在保证Conformer端到端语音识别模型精度的前提下,减少模型参数量并加快训练和识别速度,构建一个基于分解门控注意力单元与低秩分解的高效Conformer模型。在前馈和卷积模块中,通过低秩分解进行计算加速,提高Conformer模型的泛化能力。在自注意力模块中,使用分解门控注意力单元降低注意力计算复杂度,同时引入余弦加权机制对门控注意力进行加权保证其向邻近位置集中,提高模型识别精度。在AISHELL-1数据集上的实验结果表明,在引入分解门控注意力单元和余弦编码后,该模型的参数量和语音识别字符错误率(CER)明显降低,尤其当参数量被压缩为Conformer端到端语音识别模型的50%后语音识别CER仅增加了0.34个百分点,并且具有较低的计算复杂度和较高的语音识别精度。
关键词
端到端语音识别
conformer
模型
分解门控注意力单元
模型
压缩
低秩分解
Keywords
end-to-end speech recognition
conformer
model
Factorized Gated Attention Unit(FGAU)
model compression
low rank decomposition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM和Conformer的下肢外骨骼步态预测方法
赵侦钧
王涛
贝太学
宋涛涛
《计算机时代》
2022
2
下载PDF
职称材料
2
基于分解门控注意力单元的高效Conformer模型
李宜亭
屈丹
杨绪魁
张昊
沈小龙
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
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