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J-GLOBAL ID：201802287723912169   整理番号：18A0708873

音声認識のための線形拡張整流層を持つディープニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep neural networks with linearly augmented rectifier layers for speech recognition

著者 (1件)： Toth Laszlo (University of Szeged, Institute of Informatics)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SAMI  ページ： 000189-000194  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  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： 最近,深いニューラルネットワークが音声認識を含む多くのパターン認識タスクにおいて最先端になった。現在,これらのネットワークにおけるde faco標準は整流線形活性化関数を用いることであるが,この目的に対してより効率的な関数に対しては,進行中のquestがある。並列に,多くの著者は,より深いネットワークを構築する目的で,余分な接続によってネットワーク構造を強化することによって実験を行った。ここでは,2つのアプローチを組み合わせて,整流と線形ニューロンの両方からネットワークの層を構成する非常に簡単な技術を提案した。この解は基本的にコストを持たないが,我々の音声認識実験においては,これらの線形拡張ネットワークは,すべての場合において標準整流器ネットワーク上で適度ではあるが有意な誤り率低減を達成した。より多くの関与する活性化関数との比較において,提案した方法は,より大きなデータセットで訓練されたときに,最大ネットワークよりも同等またはわずかに優れているが,計算的により簡単であることを見出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *整流 ,  パターン認識 ,  誤り率 ,  整流器 ,  *ネットワーク ,  *音声認識 ,  ニューロン ,  *線形性
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音声認識 ,  線形 ,  拡張 ,  整流 ,  ディープニューラルネットワーク