Robot Revue 02/2010
Tajemství umělé inteligence (Dokončení části 3: Zpětné šíření chyby)
12.2.2025
K rozmachu neuronových sítí ve druhé polovině osmdesátých let přispěl i velmi úspěšný příklad aplikace vícevrstvých perceptronů učených zpětným šířením chyby na problém výslovnosti anglických slov, který realizoval a publikoval T. Sejnowski s kolegy. Každý, kdo se učil anglicky, ví, že určit výslovnost na základě psaného textu není jednoduché. Například „a“ se vyslovuje ve všech třech následujících slovech pokaždé jinak: gave, have, read. Klasické přístupy se snaží odvodit pravidla výslovnosti, která typicky obsahují výjimky, takže objem uložené informace je poměrně veliký. Sejnowski ve svém programu NETtalk použil neuronovou síť, kterou učil vyslovovat písmeno uprostřed kontextu sedmi písmen. Síť měla 203 vstupních neuronů, které kódovaly 7 vstupních písmen, 80 neuronů ve skryté vrstvě a 26 výstupních neuronů, které generovaly foném (hlásku) realizující dané písmeno. Tento systém se dal napojit přímo na syntezátor řeči, takže četl daný text. Jako tréningová množina sloužil výběr tisíce nejčastějších slov dle anglického slovníku. ...
Diskuse
V databázi nebyl nalezen žádný příspěvek.
