База данных: Статьи
Страница 1, Результатов: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
32.973
M23
Mamyrbayev, O. Zh.
Realization of online systems for automatic speech recognition. [Текст] / O. Zh. Mamyrbayev, D. O. Oralbekova, K. Alimhan, M. Othman, B. Zhumazhanov // News of national academy of sciences of the republic of Kazakhstan. - 2021. - №6. - P. 66-72
ББК 32.973
Рубрики: information Technology
Кл.слова (ненормированные):
automatic speech recognition -- monotonic chunkwise attention -- neural transducer -- RNN-T -- end-to-end
Аннотация: This article provides a detailed overview of popular online-based models for E2Esystems such as RNN-T, Neural Transducer (NT), Monotonic Chunkwise Attention (MoChA). Systems based on these models have been trained to recognize Kazakh speech. The results obtained showed that all three models work well for recognizing Kazakh speech without the use of external additions
Держатели документа:
WKU
Доп.точки доступа:
Oralbekova, D.O.
Alimhan, K.
Othman, M.
Zhumazhanov, B.
M23
Mamyrbayev, O. Zh.
Realization of online systems for automatic speech recognition. [Текст] / O. Zh. Mamyrbayev, D. O. Oralbekova, K. Alimhan, M. Othman, B. Zhumazhanov // News of national academy of sciences of the republic of Kazakhstan. - 2021. - №6. - P. 66-72
Рубрики: information Technology
Кл.слова (ненормированные):
automatic speech recognition -- monotonic chunkwise attention -- neural transducer -- RNN-T -- end-to-end
Аннотация: This article provides a detailed overview of popular online-based models for E2Esystems such as RNN-T, Neural Transducer (NT), Monotonic Chunkwise Attention (MoChA). Systems based on these models have been trained to recognize Kazakh speech. The results obtained showed that all three models work well for recognizing Kazakh speech without the use of external additions
Держатели документа:
WKU
Доп.точки доступа:
Oralbekova, D.O.
Alimhan, K.
Othman, M.
Zhumazhanov, B.
2.
Подробнее
78
К 84
Крупа, Т.В.
Новый подход к процессу автоматизации обучения на основе данных о поведении пользователей в цифровых библиотеках [Текст] / Т.В. Крупа // Научные и технические библиотеки. - 2022. - №4. - С. 126-136
ББК 78
Рубрики: Библиотечное дело
Кл.слова (ненормированные):
рекуррентная нейронная сеть -- РНС -- RNN -- образовательная траектория -- моделирование образовательной траектории -- цифровая библиотека -- моделирование пользователей цифровых библиотек
Аннотация: Представлена математическая модель применения рекуррентной сети с внешней памятью. Она предназначена для предсказания оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровых информационных средах, к которым могут быть отнесены цифровые библиотеки. Основная задача, решаемая с помо щью метода машинного обучения, основанного на применении нейронных сетей, – индивидуализация образовательных траекторий пользователя. Цель работы – моделирование различных аспектов деятельности обучающегося с использованием рекуррентных нейронных сетей для более точной индивидуализации образовательной траектории. В основе метода лежат две разновидности рекуррентных нейронных сетей: классическая с сигмоидальной функцией активации и сеть с долгой краткосрочной памятью LSTM (Long Short-Term Memory). Результаты проведённых экспериментов показали существенные преимущества применения рекуррентных нейронных сетей для предсказания шагов образовательной траектории по сравнению с аналогичными методами. Таким образом, разработанная модель имеет более высокую точность предсказания (на 15–20% выше относительно аналогов). Основная область её применения – предсказание оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровой информационной среде, в частности – цифровой библиотеке.
Держатели документа:
ЗКУ
К 84
Крупа, Т.В.
Новый подход к процессу автоматизации обучения на основе данных о поведении пользователей в цифровых библиотеках [Текст] / Т.В. Крупа // Научные и технические библиотеки. - 2022. - №4. - С. 126-136
Рубрики: Библиотечное дело
Кл.слова (ненормированные):
рекуррентная нейронная сеть -- РНС -- RNN -- образовательная траектория -- моделирование образовательной траектории -- цифровая библиотека -- моделирование пользователей цифровых библиотек
Аннотация: Представлена математическая модель применения рекуррентной сети с внешней памятью. Она предназначена для предсказания оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровых информационных средах, к которым могут быть отнесены цифровые библиотеки. Основная задача, решаемая с помо щью метода машинного обучения, основанного на применении нейронных сетей, – индивидуализация образовательных траекторий пользователя. Цель работы – моделирование различных аспектов деятельности обучающегося с использованием рекуррентных нейронных сетей для более точной индивидуализации образовательной траектории. В основе метода лежат две разновидности рекуррентных нейронных сетей: классическая с сигмоидальной функцией активации и сеть с долгой краткосрочной памятью LSTM (Long Short-Term Memory). Результаты проведённых экспериментов показали существенные преимущества применения рекуррентных нейронных сетей для предсказания шагов образовательной траектории по сравнению с аналогичными методами. Таким образом, разработанная модель имеет более высокую точность предсказания (на 15–20% выше относительно аналогов). Основная область её применения – предсказание оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровой информационной среде, в частности – цифровой библиотеке.
Держатели документа:
ЗКУ
Страница 1, Результатов: 2