Dynamische neuronale Netze und neuronale Radialbasisnetze mit Anwendung in der Sprachverarbeitung:
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| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1996
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| adam_text | Titel: Dynamische neuronale Netze und neuronale Radialbasisnetze mit Anwendung in der Sprachverarbeitung
Autor: Meyer-Bäse, Anke
Jahr: 1996
IV INHALTSVERZEICHNIS Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Die mathematischen Grundlagen 5 2.1 Grundlegende Betrachtungen zu neuronalen Netzen............. 5 2.2 Die Methoden der Approximationstheorie................... 5 2.2.1 Tensor-Produkt-Splines........................ 6 2.2.2 Adaptive Splines ............................ 7 2.2.3 Die Methode der Potentialfunktionen................. 8 2.2.4 Die Methode der Parzen-Windows.................. 10 2.2.5 Bernstein Polynome .......................... 12 2.2.6 Computational Neuroscience ...................... 13 2.3 Der Lernvorgang ................................ 16 2.3.1 Allgemeine Methoden zur Netzadaption ............... 17 2.3.2 Die physikalische Interpretation des Lernvorganges ......... 18 2.3.3 Hierarchisches Clustering — der Lernvorgang in biologischen Systemen ................................... 19 3 Die Gruppe der neuronalen Radialbasisnetze 21 3.1 Radialbasisnetze zur Realisierung von rezeptiven Feldern.......... 21 3.1.1 Gaussian Potential Function Network................. 23 3.1.2 Das Ressource-Allocating Netzwerk..................26 3.1.3 Network Based on Agglomerative Learning ..............27 3.2 Radialbasisnetze zur Bestimmung der Merkmalsrelevanz..........30 3.2.1 Faktorisierbare Radialbasis-Funktionen................30 3.2.2 Merkmalsraumtransformierende Radialbasisnetze.......... 32 3.3 Zusammenfassung................................ 34 3.4 Das inverse Mapping — die Methode der Bandbreitenbestimmung.....35 4 Verbesserungsansätze für Radialbasisnetze 38 4.1 Strukturerhaltende Maßnahmen........................ 38 4.1.1 Die Wahl der Lernrate......................... 39 4.1.2 Der Anfangswert des Hyperradius.................. . 40 4.1.3 Applikationsgerechte Initialisierung der GPFUs...........40 4.1.4 Angepaßte Lernraten für die verschiedenen Parameterarten.....41 4.1.5 Automatische Anpassung der Lernrate................42 4.2 Strukturverändernde
Maßnahmen.......................43 4.2.1 Degenerierte, inaktive und überdeckende GPFUs ..........45 4.2.2 Entfernen überflüssiger GPFUs....................47 5 Sprachvorverarbeitung 51 5.1 Die homomorphe Sprachvorverarbeitung............... 51 5.1.1 On-line Formantanalyse der Sprache................. 51 5.2 Spektralschätzung durch Anwendung autoregressiver Modelle........ 52 5.2.1 Die lineare Prädiktion......................... 53 5.2.2 Cepstrale Koeffizienten als Netzeingangsparameter.......... 56
INHALTSVERZEICHNIS V 5.2.3 Reflexionskoeffizienten als Netzeingangsparameter.......... 56 5.3 Regressionsanalyse und autoregressive Modelle................ 58 5.3.1 Dynamische und statische spektrale Parameter............ 58 5.3.2 Vorverarbeitung für momentane und transitorische Sprachparameter 60 6 Lauterkennung mit Radialbasisnetzen 63 6.1 Untersuchungen zu Vokalen im Formantenbereich..............63 6.2 Vokaluntersuchungen anhand von Cepstral- und Reflexionskoeffizienten . . 70 6.3 Untersuchungen zu den Nasalen m,n und zum Lateral 1........... 74 6.4 Untersuchungen zu stimmhaften und stimmlosen Frikativen......... 76 6.5 Gemeinsames Erkennungskonzept....................... 77 6.6 Untersuchungen zu stimmhaften und stimmlosen Plosiven.......... 77 7 Neuronale Hardware auf CORDIC-Basis 83 7.1 Das CORDIC-Verfahren zur Berechnung hyperbolischer Funktionen .... 84 7.2 Fehlerabschätzung des CORDIC-Algorithmus................88 7.3 Implementierung des neuronalen Netzes auf dem FPGA........... 88 7.4 Auswahl der geeigneten CORDIC-Parameter.................91 7.5 Zeitgewinn durch FPGA............................ 92 7.6 Verbesserungs- und Erweiterungsvorschläge................. 94 8 Dynamische neuronale Modellbildung 96 8.1 Grundsätzliche Betrachtungen zur neuronalen Dynamik........... 96 8.2 Neurodynamische Modelle...........................101 8.2.1 Additive neurodynamische Modelle..................101 8.2.2 Multiplikative neurodynamische Modelle...............102 8.3 Synaptische Modelle..............................102 8.4 Neuronale Modelle mit zeitveränderlichen Aktivitäten und Synapsengewichten .....................................104 9 Stabilität rückgekoppelter neuronaler Systeme 107 9.1 Stabilität von neuronalen Systemen bei konstanten Synapsengewichten . . 107 9.1.1 Stabilitätsuntersuchungen nach der Lyapunov-Methode.......107 9.1.2 Stabilität nach Gersgorin........................109 9.1.3 Asymptotische
Hyperstabilität für additive neuronale Netze .... 111 9.2 Stabilität von komplexen neuronalen Systemen................121 9.3 Besondere dynamische Eigenschaften neuronaler Systeme..........125 9.3.1 BIBO-Stabilität.............................125 9.3.2 Betrachtung der Ordnungsrelation bei neuronalen Zustandsgröflen . 127 10 Simulationen mit erweiterten neuronalen Modellen 129 10.1 Numerische Integrationsverfahren.......................129 10.2 Prädiktionsverfahren..............................131 10.3 Vergleich der beiden Simulationsmethoden..................133 10.4 Erweiterte neuronale Modelle mit komplexer Dynamik ...........138 10.5 Neuronale Codierer und Radialbasisnetze...................140
VI 11 Zusammenfassung und Ausblick INHALTSVERZEICHNIS 142
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