Публікація:
Аналіз існуючих методів та моделей глибинного навчання в задачах обробки природної мови

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тому

Видавець

ХНУРЕ

Дослідницькі проекти

Організаційні одиниці

Випуск журналу

Анотація

Розглянуто підходи та методи глибинного навчання природної мови. Глибинні нейронні мережі створюються як мережі прямого поширення, але дослідження дуже успішно застосували рекурентні нейронні мережі до таких задач, як моделювання мов. Згорткові глибинні нейронні мережі застосовуються в комп’ютерному зорі та природній мові. Згорткові глибинні нейронні мережі також було застосовано до акустичного моделювання для автоматичного розпізнавання мовлення. Гнучка нейронна мережа, дані функції використовуються для описання прямокутних об’єктів у вигляді двійкової маски в природній мові, а також для обрахування масштабної регресії для покращення точності визначеного положення. Багатозмінна логістична функція, що використовуються для описання прямокутних об’єктів у вигляді двійкової маски, а також для обрахування масштабної регресії для покращення точності визначеного положення.

Опис

Ключові слова

глибинне навчання, природна мова, інструменти машинного навчання, навчання з учителем, згорткові нейронні мережі

Цитування

Аналіз існуючих методів та моделей глибинного навчання в задачах обробки природної мови / В. М. Горбенко, К. Г. Онищенко, І. В. Афанасьєва, Р. В. Каменєв // Бионика интеллекта. – 2021. – № 2 (97). – С. 33–38. – DOi: https://doi.org/10.30837/ bi.

DOI

Схвалення

Рецензія

Доповнено

На які посилаються