context dependent recurrent neural network language model

Ngày tải lên: 28/04/2014, 09:58

Ngày tải lên: 29/12/2013, 11:17

... and comparison of models. Journal of Geophysical Research 90 (C5), 8995–9005. Yao, X., 1999. Evolving artificial neural networks. Proceedings of the IEEE Transactions on Neural Networks 87 (9), ... concentration). Neural networks, in particular the multi-layer perceptron (Hornik et al., 1989), provide a flexible and non-linear tool for tackling regression problems in the air quality modelling ... (Hornik et al., 1989), which states that a two- hidden layer network may achieve the same accuracy with a single hidden layer neural network with fewer hidden layer neurons. However, the use of...

Ngày tải lên: 17/02/2014, 22:20

... statistical machine translation model as an alternative to the classical IBM-style model. This model is tightly coupled with target language model and utilizes bilingual context information. It is ... translation models have adopted the noisy-channel based IBM style models (Brown et al., 1993): (1) In these model, we have two types of knowledge: translation model, and language model, . The ... word translation model and a bi- gram language model. The bi-gram language model was generated by using CMU LM toolkit (Clarkson et al., 1997). Instead of using a fer- tility model, we allowed...

Ngày tải lên: 20/02/2014, 15:20

... Preliminary experiments We have experimented with three language models, tri-gram model (TRI), bi-gram model (BI), and the proposed model (DEP) on a raw corpus extracted from KAIST corpus ... DEP model with very slight increase in entropy. 5 Conclusions In this paper, we presented a language model based on a kind of simple dependency gram- mar. The grammar consists of head -dependent ... the proposed language model per- forms better than n-gram models in test cor- pus entropy. This means that the reestimation algorithm can find out the hidden information of head -dependent relation...

Ngày tải lên: 08/03/2014, 05:21

Ngày tải lên: 16/03/2014, 19:20

Ngày tải lên: 28/04/2014, 10:16

Ngày tải lên: 28/04/2014, 10:16

Ngày tải lên: 22/06/2014, 23:20

Ngày tải lên: 08/07/2014, 17:02

... the neural network 2.2 Neural Network In this subsection, text extraction from static image or video sequences is accomplished using the back-propagation (BP) algorithm on a neural network. ... Those features are used as the input of a neural network for training based on the back-propagation algorithm for neural networks. After the neural network is well trained, new input data will ... network. The training of the neural network is based on the features we obtain from the DWT detail component sub-bands. As shown in Figure 6, the proposed neural network architecture is simpler...

Ngày tải lên: 05/11/2012, 14:51

... Binarization result IV. CONCLUSION AND FUTURE WORKS A neural network based method is discussed in this paper. The features used for the neural network are not only the spatial characteristics but ... width and height, there are totally 14 features used for the neural network analysis. D. Contours classification using neural network We extract the above features which are helpful for classification ... Backpropagation neural network can handle any nonlinear relationship after training including the complicated inter- relationship between the features. Making use of neural networks will also...

Ngày tải lên: 05/11/2012, 14:54

Ngày tải lên: 05/09/2013, 14:58

Ngày tải lên: 12/09/2013, 16:20

... gọn như sau : Mạng nhiều lớp neuron CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH MẠNG NEURAL NETWORKS Mô hình mạng Neural tổng quát có dạng như sau : Ngày nay mạng Neural có thể giải quyết nhiều vấn đề phức tạp đối với con ... định dạng của dữ liệu vào ảnh hưởng đến việc mô phỏng của mạng. Có hai loại mạng static network và dynamic network. Hai kiểu vector đầu vào cơ bản là kiểu xảy ra đồng thời (concurrently) và kiểu ... trong lớp a : vector ngõ ra của lớp neuron Hàm truyền Có rất nhiều hàm truyền áp dụng trong Neural Networks, trong đó ba hàm thường sử dụng nhất là Hard Limit, Linear, Log-Sigmoid. Tổng quát...

Ngày tải lên: 29/09/2013, 06:20

... một lớp ẩn và một lớp đầu ra (ouput). Chức năng chính của chương trình: - Xây dựng mạng Neural Networks và khởi tạo trọng số (Weight) một cách thường xuyên. - Phân tích ảnh điểm của những ... Tính toán lỗi (error), điểm ra (output) và trọng số (weight) thường xuyên. - Xây dựng mạng Neural Network. 1) Huấn luyện mạng Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng của chương trình: 2) Thực ... AI Lab http://ai.stanford.edu/~nilsson [4] Offline Handwring Recognition Using Artificial Neural Networks © 2000, Andrew T.Wilson University of Minnesota, Morris ...

Ngày tải lên: 06/10/2013, 20:20

... method for neural networks, in Neural Networks for Speeach and Image Processing, R.J. Mammone, Ed., Chapman & Hall, Boca Raton, FL, 1993. [10] A. Krogh and J. Vedelsby, Neural networks ensembles, ... Chapter 13: Hierarchical Fuzzy Neural Networks for Pattern Classification. In this chapter, Taur, Kung, and Lin introduce the decision-based neural network, a modular network, and its applications ... (LVQ) neural network. The above discussion is summarized in Table 1.5. TABLE 1.5 Pattern Classification Methods and Corresponding Neural Network Implementations Pattern Classification Methods Neural...

Ngày tải lên: 12/12/2013, 23:15