Réseaux neuronaux profonds
Reconnaissance automatique de la parole

Vers 2006, les modèles acoustiques de reconnaissance ont été améliorés de façon importante grâce aux modèles neuronaux profonds ( Deep Neural Networks , DNN ) possédant un nombre de couches cachées nettement supérieur aux traditionnels perceptrons multicouches (plusieurs dizaines, voire plus, avec des milliers de nœuds dans les couches cachées). Ces réseaux, inspirés du fonctionnement du cortex animal, sont capables d’apprendre des fonctions beaucoup plus complexes qu’auparavant. Un algorithme d’apprentissage possible de ces réseaux profonds, proposé par G. Hinton est de type semi-supervisé. Le principe revient à initialiser les poids des connexions de chaque couche de façon non supervisée, puis d’adapter l’ensemble du réseau de façon supervisée. Les DNN ont montré leur efficacité dans des domaines très...