Artwork

Contenuto fornito da Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Karlsruher Institut für Technologie (KIT) o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
Player FM - App Podcast
Vai offline con l'app Player FM !

09: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 19.06.2017

1:24:30
 
Condividi
 

Manage episode 187895216 series 1562260
Contenuto fornito da Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Karlsruher Institut für Technologie (KIT) o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
09 | 0:00:00 Starten 0:00:10 HMM Problems And Solutions 0:02:34 HMMs In Speech Recognition 0:04:42 Model Topologies 0:05:49 Forward-Backward Training for Continuous Speech 0:06:26 Discrete HHM's Vector Quantization 0:08:37 Acoustic Modeling 0:12:38 Neural Net Approaches to Pattern Classification 0:12:47 Simple NN Vowel Classification 0:13:20 HMM-DeepNN Hybrids 0:14:24 Deep Neural Net Hybrids 0:18:59 Time-Delay Neural Network (TDNN) 0:26:51 Reverberation Robust Speech Reco 0:27:08 TDNN / CNN - Waibel 1987 0:28:53 Conversational Speech 0:29:17 Convolutional Nets 0:29:46 Convolutional Nets in Image Classification 0:30:43 Mastering the Game of Go 0:32:04 Speech Recognition (System Components) 0:32:50 Dictionaries 0:39:06 Language Models: Grammar Based 0:40:39 Speech Recognition 0:42:16 A Word Guessing Game 0:43:00 Bigrams and Trigrams 0:44:54 The Bag of Words Experiment 0:45:10 Language Models: N-Grams 0:46:56 Objective Estimation of Language Model Quality 0:55:21 The Perplexity of a Language Model 0:59:36 Recurrent Neural Nets 1:00:25 Elman Networks - Simple RNN 1:01:05 Jordan Networks - Simple RNN 1:01:43 Backpropagation Through Time 1:02:11 Modeling Sequences with RNN 1:02:54 Measuring Recognizer Performance 1:04:37 Factors Affecting Recognizer Performance 1:04:49 How Good Does it Have to be? 1:06:35 Voice Agents 1:11:17 Natural Language Processing 1:12:11 Machine Translation: Approaches 1:15:17 Statistical Machine Translation 1:18:47 RNN Encoder - Decoder 1:19:42 Neural Machine Translation 1:20:37 RNN Encoder-Decoder Architecture 1:21:05 Attention Mechanism in the Recurrent Decoder 1:21:28 BiRNN Encoder-Decoder with Attention Kognitive Systeme handeln aus der Erkenntnis heraus. Nach der Reizaufnahme durch Perzeptoren werden die Signale verarbeitet und aufgrund einer hinterlegten Wissensbasis gehandelt. In der Vorlesung werden die einzelnen Module eines kognitiven Systems vorgestellt. Hierzu gehören neben der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltinformationen (z. B. Bilder, Sprache), die Repräsentation des Wissens sowie die Zuordnung einzelner Merkmale mit Hilfe von Klassifikatoren. Weitere Schwerpunkte der Vorlesung sind Lern- und Planungsmethoden und deren Umsetzung. In den Übungen werden die vorgestellten Methoden durch Aufgaben vertieft. Lehrinhalt: Kognitive Systeme handeln aus der Erkenntnis heraus. Nach der Reizaufnahme durch Perzeptoren werden die Signale verarbeitet und aufgrund einer hinterlegten Wissensbasis gehandelt. In der Vorlesung werden die einzelnen Module eines kognitiven Systems vorgestellt. Hierzu gehören neben der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltinformationen (z. B. Bilder, Sprache), die Repräsentation des Wissens sowie die Zuordnung einzelner Merkmale mit Hilfe von Klassifikatoren. Weitere Schwerpunkte der Vorlesung sind Lern- und Planungsmethoden und deren Umsetzung. In den Übungen werden die vorgestellten Methoden durch Aufgaben vertieft.
  continue reading

16 episodi

Artwork
iconCondividi
 
Manage episode 187895216 series 1562260
Contenuto fornito da Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Karlsruher Institut für Technologie (KIT) o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
09 | 0:00:00 Starten 0:00:10 HMM Problems And Solutions 0:02:34 HMMs In Speech Recognition 0:04:42 Model Topologies 0:05:49 Forward-Backward Training for Continuous Speech 0:06:26 Discrete HHM's Vector Quantization 0:08:37 Acoustic Modeling 0:12:38 Neural Net Approaches to Pattern Classification 0:12:47 Simple NN Vowel Classification 0:13:20 HMM-DeepNN Hybrids 0:14:24 Deep Neural Net Hybrids 0:18:59 Time-Delay Neural Network (TDNN) 0:26:51 Reverberation Robust Speech Reco 0:27:08 TDNN / CNN - Waibel 1987 0:28:53 Conversational Speech 0:29:17 Convolutional Nets 0:29:46 Convolutional Nets in Image Classification 0:30:43 Mastering the Game of Go 0:32:04 Speech Recognition (System Components) 0:32:50 Dictionaries 0:39:06 Language Models: Grammar Based 0:40:39 Speech Recognition 0:42:16 A Word Guessing Game 0:43:00 Bigrams and Trigrams 0:44:54 The Bag of Words Experiment 0:45:10 Language Models: N-Grams 0:46:56 Objective Estimation of Language Model Quality 0:55:21 The Perplexity of a Language Model 0:59:36 Recurrent Neural Nets 1:00:25 Elman Networks - Simple RNN 1:01:05 Jordan Networks - Simple RNN 1:01:43 Backpropagation Through Time 1:02:11 Modeling Sequences with RNN 1:02:54 Measuring Recognizer Performance 1:04:37 Factors Affecting Recognizer Performance 1:04:49 How Good Does it Have to be? 1:06:35 Voice Agents 1:11:17 Natural Language Processing 1:12:11 Machine Translation: Approaches 1:15:17 Statistical Machine Translation 1:18:47 RNN Encoder - Decoder 1:19:42 Neural Machine Translation 1:20:37 RNN Encoder-Decoder Architecture 1:21:05 Attention Mechanism in the Recurrent Decoder 1:21:28 BiRNN Encoder-Decoder with Attention Kognitive Systeme handeln aus der Erkenntnis heraus. Nach der Reizaufnahme durch Perzeptoren werden die Signale verarbeitet und aufgrund einer hinterlegten Wissensbasis gehandelt. In der Vorlesung werden die einzelnen Module eines kognitiven Systems vorgestellt. Hierzu gehören neben der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltinformationen (z. B. Bilder, Sprache), die Repräsentation des Wissens sowie die Zuordnung einzelner Merkmale mit Hilfe von Klassifikatoren. Weitere Schwerpunkte der Vorlesung sind Lern- und Planungsmethoden und deren Umsetzung. In den Übungen werden die vorgestellten Methoden durch Aufgaben vertieft. Lehrinhalt: Kognitive Systeme handeln aus der Erkenntnis heraus. Nach der Reizaufnahme durch Perzeptoren werden die Signale verarbeitet und aufgrund einer hinterlegten Wissensbasis gehandelt. In der Vorlesung werden die einzelnen Module eines kognitiven Systems vorgestellt. Hierzu gehören neben der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltinformationen (z. B. Bilder, Sprache), die Repräsentation des Wissens sowie die Zuordnung einzelner Merkmale mit Hilfe von Klassifikatoren. Weitere Schwerpunkte der Vorlesung sind Lern- und Planungsmethoden und deren Umsetzung. In den Übungen werden die vorgestellten Methoden durch Aufgaben vertieft.
  continue reading

16 episodi

Tutti gli episodi

×
 
Loading …

Benvenuto su Player FM!

Player FM ricerca sul web podcast di alta qualità che tu possa goderti adesso. È la migliore app di podcast e funziona su Android, iPhone e web. Registrati per sincronizzare le iscrizioni su tutti i tuoi dispositivi.

 

Guida rapida