Redes neuronales recurrentes aplicadas al reconocimiento de voz y traducción automática de español a japones
Date
2019
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
Las Redes Neuronales en tiempos resientes son muy utilizadas en diferentes áreas de la inteligencia artificial (reconocimiento de patrones, clasificación. Reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, Traducción automática etc.). Esta popularización se debe en gran medida a las sencilles de sus estructuras y la versatilidad que tiene para ser usadas en diferentes problemas. Dentro de las Redes Neuronales se presenta la atención a las Redes Neuronales recurrentes, esta topología es útil cuando se modelan secuencias de datos, como puede ser la voz, la escritura etc. En esta tesis se detalla la parte teoría de las Redes Neuronales recurrentes, a fin de comprender y mejorar como se componen poder implementarlas sin necesidad de librerías como Tensor Flow, Keras, CNTK, etc.
Posteriormente se hace hincapié en su uso en reconocimiento de voz y traducción automática sin bien. El entrenamiento de las Redes Neuronales suele usar métodos basados en el gradiente, en esta tesis se presentará una forma de entrenamiento basado en algoritmos genéricos. Para hacer uso de ellos las Redes Neuronales será necesario realizar algunos ajustes al algoritmo Genético. Como se vera más adelante, aunque es posible realizar el entretenimiento con los algoritmos genéricos, para hacer factible dicho entrenamiento, será necesario contemplar algunas consideraciones, esto se demostrará mediante las pruebas realizadas.