Аналіз градієнта для нейронніх мереж з вейлетрозкладанням цільового вектора
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.3.7075Анотація
Запропоновано аналіз градієнту для деяких випадків нейронних мереж з вейвлет та вейвлетподібним розкладанням цільового вектору – нового типу нейронної мережі, спеціалізованого на розпізнаванні мови та перетворенні сигналу, та дозволяючого збільшити швидкість та якість навчання у порівнянні зі стандартним перцептроном. Показано, що у достатньо широких рамках нейронні мережі з вейвлетперетворенням цільового вектору більш ефективне, ніж стандартний багатошаровий перцептрон
Посилання
Tebelskis, J. Speech Recognition using Neural Networks: PhD thesis, Doctor of Philosophy in Computer Science/ Joe Tebelskis; School of Computer Science, Carnegie Mellon University.– Pittsburgh, Pennsylvania. – 1995.– 179 р.
Handbook of neural network signal processing/ Edited by Yu Hen Hu, Jenq-Neng Hwang. – Boca Raton; London; New York, Washington D.C.: CRC press. – 2001. – 384 р.
Ф.Г. Бойков Применение вейвлетанализа в задачах автоматического распознавания речи: Дис. кандидата физикоматематических наук: 05.13.18 / Фѐдор Геннадьевич Бойков. – М., 2003. – 111 с.
Добеши И. Десять лекций по вейвлетам.– Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», – 2001. – 464 с.
Астапов К.А. Применение вейвлетпреобразования для сокращения области значения искусственных нейронных сетей на примере задачи распознавания речи // Электронный научно-инновационный журнал «Инженерный вестник Дона», Ростов-на-Дону: – 2009. – № 1. – С. 24-29.
Червяков Н.И., Астапов К.А. Использование вейвлетов для улучшения параметров нейронных сетей в задачах распознавания речи. // Инфокоммуникационные технологии – №°4 (2008) – Самара: Издательство ПГУТИ, – 2008. – С. 9-12.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі:
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.




