Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2014
- Brossura
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Recent research in Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks New results in a hot topic Written by leading expertsSupervised sequence labelling is a vital area of machine learning, encompassing tasks such as sp.
Codice articolo 5060650
- Titolo
- Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks
- Autore
- Alex Graves
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642432182
- ISBN 13
- 9783642432187
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
Supervised sequence labelling is a vital area of machine learning, encompassing tasks such as speech, handwriting and gesture recognition, protein secondary structure prediction and part-of-speech tagging. Recurrent neural networks are powerful sequence learning tools—robust to input noise and distortion, able to exploit long-range contextual information—that would seem ideally suited to such problems. However their role in large-scale sequence labelling systems has so far been auxiliary.
The goal of this book is a complete framework for classifying and transcribing sequential data with recurrent neural networks only. Three main innovations are introduced in order to realise this goal. Firstly, the connectionist temporal classification output layer allows the framework to be trained with unsegmented target sequences, such as phoneme-level speech transcriptions; this is in contrast to previous connectionist approaches, which were dependent on error-prone prior segmentation. Secondly, multidimensional recurrent neural networks extend the framework in a natural way to data with more than one spatio-temporal dimension, such as images and videos. Thirdly, the use of hierarchical subsampling makes it feasible to apply the framework to very large or high resolution sequences, such as raw audio or video.
Experimental validation is provided by state-of-the-art results in speech and handwriting recognition.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Supervised sequence labelling is a vital area of machine learning, encompassing tasks such as speech, handwriting and gesture recognition, protein secondary structure prediction and part-of-speech tagging. Recurrent neural networks are powerful sequence learning tools―robust to input noise and distortion, able to exploit long-range contextual information―that would seem ideally suited to such problems. However their role in large-scale sequence labelling systems has so far been auxiliary.
The goal of this book is a complete framework for classifying and transcribing sequential data with recurrent neural networks only. Three main innovations are introduced in order to realise this goal. Firstly, the connectionist temporal classification output layer allows the framework to be trained with unsegmented target sequences, such as phoneme-level speech transcriptions; this is in contrast to previous connectionist approaches, which were dependent on error-prone prior segmentation. Secondly, multidimensional recurrent neural networks extend the framework in a natural way to data with more than one spatio-temporal dimension, such as images and videos. Thirdly, the use of hierarchical subsampling makes it feasible to apply the framework to very large or high resolution sequences, such as raw audio or video.
Experimental validation is provided by state-of-the-art results in speech and handwriting recognition.
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Greven, Germania
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