437. Визначення управляючих параметрів синтезаторів мови (Обробка природної мови)

Синтезатори мови мають дуже багато проблем у виконанні поставлених перед ними завдань. При чому складність синтезу залежить від мови, яка синтезується. Так англійська є однією з найпростіших для синтезу, а російська чи українська набагото складніші, адже порядок слів є більш складним і має можливість переставлення слів. Вже до параметрів синтезу відносяться такі характеристики як швидкість вихідної згенерованої мови, тембр, висота звуку, що фактично повнісю визначають кінцевий результат, що можна почути. Хоча не всі системи синтезу мають можливості регулювання параметрів, а лише мають жорсткі встановлені значення, що може пояснюватись відсутністю вбудованого еквалайзера. Але в будь- якому разі ціллю синтезаторів є доведення якості синтезу до людської мови. Для англійської мови досягнуто дуже гарних результатів зокрема у програмному засобі JAWS, наприклад, котрий використовується для диктування тексту з екрану для сліпих.

438. Операція узагальнення і простір понять (Машинне навчання, засноване на символьному представленні інформації)

Узагальнення та спеціалізація - самі типові операції при визначенні простору понять. До основних операцій узагальнення, вживаним в машинному навчанні, відносяться наступні. 1. Заміна конкретних значень змінними. Наприклад, color (ball, red) наводиться до виду color (X, red). 2. Виняток умов з кон'юнктивні виразів. Так. shape (X, round) л size {X, small) л color (X, red) зводиться до виразу shape (X, round) л color (x, red). 3. Додавання в вираз операції диз'юнкції. Наприклад, shape (X, round) л size {X, small) л color {X, red) приводиться до shape (X, round) л size (X, small) л (Color (X, red) v color (X, blue)). 4. Заміна властивості батьківським об'єктом відповідно до ієрархії класів. Якщо об'єкт primary color (основний колір) є суперкласом для властивості red (червоний), то color (X, red) замінюється на color (X, primary color). Відносини можна описати в термінах покриття (covering). Якщо поняття р є більш загальним, ніж поняття q, то кажуть, що р покриває q. Операція узагальнення, здійснювана шляхом заміни конкретних значень змінними, визначає простір. Індуктивне навчання можна розглядати як пошук у цьому просторі поняття, задовольняє всім навчальним прикладам.

439. Основні відомості про розпізнавання образів. (Розпізнавання образів і навчання)

Розпізнавання образів - це результат числових операції, як правило, векторно- матричного множення. Обрана архітектура мережі становить індуктивний поріг системи. Розпізнавання образів - ідентифікація структури або шаблону даних. Алгоритми та архітектури, реалізують цей підхід, не припускають явного програмування. Вони просто вибираються для навчання мережі. У цьому і полягає основна перевага такого підходу: інваріантні властивості вхідної інформації виявляються за рахунок вибору відповідної архітектури та методу навчання При цьому можуть з'являтися "дивні" атрактори. Але явне програмування тут не потрібно.