Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  systems modeling language
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper evaluates and compares the performances of three well-known optimization algorithms (Adagrad, Adam, Momentum) for faster training the neural network of CTC algorithm for speech recognition. For CTC algorithms recurrent neural network has been used, specifically Long- Short-Term memory. LSTM is effective and often used model. Data has been downloaded from VCTK corpus of Edinburgh University. The results of optimization algorithms have been evaluated by the Label error rate and CTC loss.
PL
W artykule dokonano oceny i porównania wydajności trzech znanych algorytmów optymalizacyjnych (Adagrad, Adam, Momentum) w celu przyspieszenia treningu sieci neuronowej algorytmu CTC do rozpoznawania mowy. Dla algorytmów CTC wykorzystano rekurencyjną sieć neuronową, w szczególności LSTM, która jest efektywnym i często używanym modelem. Dane zostały pobrane z wydziału VCTK Uniwersytetu w Edynburgu. Wyniki algorytmów optymalizacyjnych zostały ocenione na podstawie wskaźników Label error i CTC loss.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.