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音声認識 - 音声認識がどのように混乱を引き起こすか - cover

音声認識 - 音声認識がどのように混乱を引き起こすか

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

音声認識とは
 
コンピュータサイエンスと計算言語学は、音声認識と呼ばれるサブフィールドを生み出しました。これは、方法論と技術の開発に焦点を当てた学際的な分野です。コンピュータが話し言葉を認識してテキストに変換できるようにします。これの主な利点は、テキストを検索できることです。自動音声認識(ASRと略されることもあります)は、コンピューター音声認識や音声テキスト(STT)と同様に、その別名です。コンピュータサイエンス、言語学、およびコンピュータエンジニアリングの領域はすべて、知識と研究を取り入れることで表されます。音声合成は、物事を逆方向に行うプロセスです。
 
どのようにメリットがありますか
 
(I)次のトピックに関する洞察と検証:
 
第1章:音声認識
 
第2章:計算言語学
 
第3章:自然言語処理
 
第4章:音声処理
 
第5章:音声合成
 
第6章:ベクトル量子化
 
第7章:パターン認識
 
第8章:ローレンスラビナー
 
第9章:反復ニューラルネットワーク
 
第10章:ジュリアス(ソフトウェア)
 
第11章:長期短期記憶
 
第12章:時間遅延ニューラルネットワーク
 
第13章:人工ニューラルネットワークの種類
 
第14章:ディープラーニング
 
第15章:ネルソンモーガン
 
第16章:シンシー
 
第17章:機械学習の概要
 
第18章:スティーブヤング(学術)
 
第19章:トニーロビンソン(音声認識)
 
第20章:音声コンピューティング
 
第21章:Joseph Keshet
 
(II)回答音声認識に関する一般的なトップの質問。
 
(III)多くの分野での音声認識の使用に関する実例。
 
(IV)簡単に説明するための17の付録266音声認識のテクノロジーを360度完全に理解するための各業界のテクノロジー。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の音声認識のための基本的な知識や情報を超えたい人。
Verfügbar seit: 16.07.2022.
Drucklänge: 369 Seiten.

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    章の概要:
     
    1: 分子ナノテクノロジー: 原子レベルでの操作を含む分子ナノテクノロジーの基本概念。
     
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    6: ナノテクノロジー: ナノテクノロジーの発展と、エレクトロニクスから医療までさまざまな業界への影響について、より広い視点で考察します。
     
    7: リチャード・スモーリー: ノーベル賞受賞者のリチャード・スモーリーの貢献と、ナノテクノロジーにおける彼の画期的な研究に焦点を当てます。
     
    8: 生産的なナノシステム: 複雑な構造を自律的に生成できるナノシステムの設計と開発について調査します。
     
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    19: 分子アセンブラ: 個々の分子から材料を構成できる機械である分子アセンブラの可能性に焦点を当てます。
     
    20: ナノテクノロジーにおけるファインマン賞: ナノテクノロジーにおける優れた業績を表彰する権威あるファインマン賞に焦点を当てます。
     
    21: 自己複製: ナノテクノロジーの将来の拡張性の鍵となる、ナノテクノロジーにおける自己複製の可能性と課題を調査します。
     
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  • 誤差逆伝播法 - 深層学習のトレーニング用データを準備するための基礎と応用 - cover

    誤差逆伝播法 -...

    Fouad Sabry

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    逆伝播とは
     
    逆伝播は、逆方向パスを使用してモデルのパラメータを更新する機械学習の手法です。 このアルゴリズムの目標は、平均二乗誤差 (MSE) を可能な限り削減することです。 単一層のネットワークでバックプロパゲーション中に次のアクションが実行されます。出力層だけでなく隠れ層の出力も計算することにより、入力から出力までネットワーク内のパスをたどります。 [これはフィードフォワードのステップです]出力層で利用可能な情報を使用して、入力層と隠れ層に関するコスト関数の導関数を計算します。重みが収束するか、十分な反復がモデルに適用されるまで、重みを繰り返し更新します。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    章 1 章: バックプロパゲーション
     
    第 2 章: 連鎖ルール
     
    第 3 章: パーセプトロン
     
    第 4 章: 人工ニューロン
     
    第 5 章: 全導関数
     
    第 6 章: デルタ ルール
     
    第 7 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
     
    第 8 章: 多層パーセプトロン
     
    第 9 章: 勾配消失問題
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
     
    (II) バックプロパゲーションに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でバックプロパゲーションを使用する実際の例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバックプロパゲーションに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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