文献

J-GLOBAL ID：202002272834873940   整理番号：20A1657581

深さ学習に基づくWebユーザインタフェースコード生成技術研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Zhang Wei (華北科技学院,河北 廊坊,065201)
資料名： Heilongjiang Keji Xinxi  (Heilongjiang Keji Xinxi)
号： 14  ページ： 82-83  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3241A  ISSN： 1673-1328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 深さ学習の絶え間ない発展、特にCNNネットの画像識別領域の卓越した表現により、これはエンコーダ-デコーダ構造のモデルを利用して図形ユーザーインターフェースを対応するコード配列に変換することを可能にした。Webユーザインタフェイス(WebUI)の常用HTML(HypertextMarkedLanguage)言語を記述するため、研究者はRNN、LSTM、GRUなどの循環ニューラルネットワークを復号器の基本構造として採用した。循環ニューラルネットワークの訓練速度が遅いため、復号器として利用するモデルは訓練と予測過程に時間がかかる。WebUIを記述するためのHTML言語は典型的な構造化言語であり、その単語列の時系列特性は非常に明確ではなく、複雑な論理機能がないため、循環ニューラルネットワーク構造を採用して不必要な時間と空間複雑性を増加させる。WebUIコード生成のための高速エンドツーエンドモデルを提案して,それは公開WebUIデータセットでより高い精度を得ることができて,モデルのトレーニング速度を大いに改良することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  ニューラルネットワーク ,  復号器 ,  符号器 ,  *コード生成 ,  単語 ,  *ユーザインタフェイス ,  *Web【情報システム】 ,  HTML ,  画像認識
準シソーラス用語： 複雑性 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  Web ,  ユーザインタフェース ,  コード生成 ,  研究