LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: Russian
Types: Unknown
Subjects: УДК 364.8.34
Запропоновано аналіз градієнту для деяких випадків нейронних мереж з вейвлет та вейвлетподібним розкладанням цільового вектору – нового типу нейронної мережі, спеціалізованого на розпізнаванні мови та перетворенні сигналу, та дозволяючого збільшити швидкість та якість навчання у порівнянні зі стандартним перцептроном. Показано, що у достатньо широких рамках нейронні мережі з вейвлетперетворенням цільового вектору більш ефективне, ніж стандартний багатошаровий перцептрон Представлен анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет и вейвлетподобным разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, и позволяющего ускорить скорость и качество обучения по сравнению со стандартным перцептроном. Показано, что в достаточно широких рамках нейронные сети с вейвлетразложением целевого вектора эффективнее стандартного многослойного перцептрона In this article presents an analysis of the gradient for some cases of neural networks with wavelet and wavelet-like decomposition of the target vector - a new type of neural network specialized in speech recognition and signal conversion, and to expedite the speed and quality of education compared to the standard perceptron. Through this analysis it is shown that in a sufficiently broad framework of neural networks with wavelet decomposition of the target vector better standard multilayer perceptron
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.