基于神经网络与概念器实现语音识别和车辆驾驶操控快速分类学习
机器学习
2021-06-30 v3 神经与进化计算
摘要
循环神经网络在多种应用中是一种有力的工具。我们展示，与其他深度学习方法不同，它们与所谓的概念器（conceptors）结合也允许快速学习。此外，相对较少的样例即足以高精度地训练神经网络。我们用两个应用证明这一点，即语音识别和检测车辆驾驶操控。我们通过特定应用的预处理技术改进了当前最优水平：对于语音识别，我们使用梅尔频率倒谱系数得到频率谱的紧凑表示；而如我们的评估所表明，检测车辆驾驶操控可在不使用常用的多项式插值的情况下完成。
引用
@article{arxiv.2102.05588,
title = {Fast Classification Learning with Neural Networks and Conceptors for Speech Recognition and Car Driving Maneuvers},
author = {Stefanie Krause and Oliver Otto and Frieder Stolzenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.05588},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 6 figures, 5 tables, extended version