Изучение принципа улучшения скорости обучения и обобщающих способностей нейронной сети за счёт сокращения области значений, принимаемых нейронной сетью. Характеристика особенностей нейронных сетей с модулем обратной вейвлет-декомпозицией сигнала.
При низкой оригинальности работы "Применение вейвлет-преобразования для сокращения области значения искусственных нейронных сетей на примере задачи распознавания речи", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Применение вейвлет-преобразования для сокращения области значения искусственных нейронных сетей на примере задачи распознавания речи
Астапов К.А.В данной статье предлагается принцип улучшения скорости обучения и обобщающих способностей нейронной сети за счет сокращения области значений, принимаемых нейронной сетью. На основе данного метода предложена новая модификация нейронных сетей - нейронные сети с модулем обратной вейвлет-декомпозиции сигнала. В этой работе авторы предлагают специализированную архитектуру - нейронные сети с модулем вейвлет-разложения целевого вектора, или нейронные сети с модулем обратной вейвлет-декомпозиции. Поэтому в таких случаях целесообразно аппроксимировать не ту функцию, которая наиболее очевидно следует из условия задачи, а некоторое ее представление, область значений которой или совпадает с областью значений нейронной сети, или имеет небольшое множество избыточных значений. Вынесением избыточных значений нейронной сети за область ее значения, или исключением избыточных значений будем называть взаимно-однозначное преобразование h(f(x)) аппроксимируемой функции f(x), при котором множество избыточных значений частично или полностью оказывается за пределами области значений ИНС: (2.3).В данной статье мы рассмотрели возможности использования априорной информации, заложенной в выходном сигнале за счет сокращения области значений аппроксимируемой нейронной сетью функции путем линейного преобразования целевых значений на примерах задач распознавания речи. Так же было обосновано применение простейших видов вейвлет-преобразования для сокращения области значения нейронной сети в задаче распознавания речи. Было показано, как вейвлет-преобразование целевых значений может быть представлено с коннекционистких позиций - в виде модуля обратного вейвлет-преобразования, реализованного в виде нейронной сети с линейными функциями активации.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
