kaldi中CD-DNN-HMM网络参数更新公式手写推导

在基于DNN-HMM的语音识别中，DNN的作用跟GMM是一样的，即它是取代GMM的，具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率，算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态。只不过以前是用GMM算的，现在用DNN算了。这是典型的多分类问题，所以输出层用的激活函数是softmax，损失函数用的是cross entropy（交叉熵）。不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数，不能保证全局最优解（只

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