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Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole

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Academic year: 2021

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Figure 1.1 – Représentations d’un réseau de neurones artificiels (ANN) sous la forme d’un réseau de nœuds de calculs reliés par des liens dirigés et pondérés par les coefficients w i,j
Figure 1.3 – Réseau de neurones dense, acyclique et structuré en couches communément appelé perceptron multi-couches (MLP).
Figure 1.6 – Visualisation de la propagation de l’information lors de la passe avant dans un MLP et de la rétro-propagation du gradient de la fonction de coût C lors de la passe arrière.
Figure 1.8 – Schéma d’un BiRNN. Dans un RNN bidirectionnel la séquence d’entrée est parcourue dans les deux sens par deux RNN distincts dont les séquences de sorties sont combinées avant d’être mises en entrée d’un MLP
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