Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail publikace

Deep Auto-encoder Based Multi-task Learning Using Probabilistic Transcriptions

DAS Amit, HASEGAWA-JOHNSON Mark a VESELÝ Karel. Deep Auto-encoder Based Multi-task Learning Using Probabilistic Transcriptions. In: Proceedings of Interspeech 2017. Stockholm: International Speech Communication Association, 2017, s. 2073-2077. ISSN 1990-9772. Dostupné z: http://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2017/pdfs/0582.PDF
Název česky
Multi-task trénování s pravděpodobnostními přepisy založené na hlubokém autoenkodéru
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
angličtina
Autoři
Das Amit (UILLINOIS)
Hasegawa-Johnson Mark (UILLINOIS)
Veselý Karel, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
URL
Abstrakt
Článek pojednává o multi-task trénování s pravděpodobnostními přepisy založené na hlubokém autoenkodéru.
Rok
2017
Strany
2073-2077
Časopis
Proceedings of Interspeech, roč. 2017, č. 8, ISSN 1990-9772
Sborník
Proceedings of Interspeech 2017
Konference
Interspeech 2017, Stockholm, SE
Vydavatel
International Speech Communication Association
Místo
Stockholm, SE
DOI
BibTeX
@INPROCEEDINGS{FITPUB11585,
   author = "Amit Das and Mark Hasegawa-Johnson and Karel Vesel\'{y}",
   title = "Deep Auto-encoder Based Multi-task Learning Using Probabilistic Transcriptions",
   pages = "2073--2077",
   booktitle = "Proceedings of Interspeech 2017",
   journal = "Proceedings of Interspeech",
   volume = 2017,
   number = 08,
   year = 2017,
   location = "Stockholm, SE",
   publisher = "International Speech Communication Association",
   ISSN = "1990-9772",
   doi = "10.21437/Interspeech.2017-582",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/11585"
}
Nahoru