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J-GLOBAL ID：201202292296682819   整理番号：12A1554987

強靭な自動音声認識(ASR)のための再帰的な神経回路網の再検討

REVISITING RECURRENT NEURAL NETWORKS FOR ROBUST ASR

著者 (5件)： VINYALS Oriol (International Computer Sci. Inst., CA, USA) ,  VINYALS Oriol (Univ. California, CA, USA) ,  RAVURI Suman V. (International Computer Sci. Inst., CA, USA) ,  RAVURI Suman V. (Univ. California, CA, USA) ,  POVEY Daniel (Microsoft Res., WA, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.6  ページ： 4085-4088  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経回路網のための新しいトレーニング原理と最適化手法を,異なる神経回路網にどのように適用すべきか検討した。特に再帰的な神経回路網(RNN)について再検討した。RNNは観測値の集合のマルコフダイナミクスを,従来型のHMM(隠れMarkovモデル)などよりも大きな隠された状態の空間を有する非線形関数を経て明示的にモデル化する。事前トレーニング原理をDeep Neural Network(DNN)に適用した。また,RNNをトレーニングするために二次最適化手法を用いた。RNNが従来の手法に比べて高い性能を示すことを明らかにした。

シソーラス用語： *音声認識 ,  *神経回路網 ,  最適化 ,  隠れMarkovモデル ,  関数 ,  適応訓練
準シソーラス用語： トレーニング ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  *自動音声認識 ,  非線形関数

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動音声認識 ,  ASR ,  神経回路網