母音認識ニューラルネットによる母音の弁別素性の抽出

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概要

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従来の研究では、ニューラルネットは識別用であっても、特徴抽出や解析に用いられることは成功していない。ブラックボックスとなっている隠れ層の解析を困難にしている原因は重み係数の初期値をランダムに与えていることとニューラルネットの構造が冗長であるために情報が集約されずに拡散化していることにある。本稿ではこれらの現象を解析し、集約されたネット構造を抽出することで、ニューラルネットによる特徴抽出および、情報構造の解析過程を明らかにする。ここでは、母音の弁別素性理論にニューラルネットを適用し、音声学上の仮説としての弁別素性をニューラルネットの形成によって抽成する過程を例にとった。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-12-16

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