| Author: | Alexander Eslava | ISBN: | 9783638438919 |
| Publisher: | GRIN Verlag | Publication: | November 14, 2005 |
| Imprint: | GRIN Verlag | Language: | German |
| Author: | Alexander Eslava |
| ISBN: | 9783638438919 |
| Publisher: | GRIN Verlag |
| Publication: | November 14, 2005 |
| Imprint: | GRIN Verlag |
| Language: | German |
Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Institut für Informatik, Lehrstuhl Informatik II Programmiersysteme), Veranstaltung: Hauptseminar Einsatz Evolutionärer Strategien in Eingebetteten Systemen, 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Dieser Text stellt einige evolutionär optimierte Klassifikatoren vor, mit Fokus auf Erkennung von Phonemen in der Spracherkennung. Das sind zum einen GA-Clustering, ein genetischer Vektor-Quantisierer; außerdem ein GPKlassifikator, welcher Programme entwickelt, die direkt aus dem rohen Zeitsignal Phoneme extrahieren; und schließlich Evolutionäre Neuronale Netze mit GA-Optimierung von Verbindungsgewichten, Topologie oder Aktivierungsfunktionen.
Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Institut für Informatik, Lehrstuhl Informatik II Programmiersysteme), Veranstaltung: Hauptseminar Einsatz Evolutionärer Strategien in Eingebetteten Systemen, 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Dieser Text stellt einige evolutionär optimierte Klassifikatoren vor, mit Fokus auf Erkennung von Phonemen in der Spracherkennung. Das sind zum einen GA-Clustering, ein genetischer Vektor-Quantisierer; außerdem ein GPKlassifikator, welcher Programme entwickelt, die direkt aus dem rohen Zeitsignal Phoneme extrahieren; und schließlich Evolutionäre Neuronale Netze mit GA-Optimierung von Verbindungsgewichten, Topologie oder Aktivierungsfunktionen.
