Towards Better Transition Modeling in Recurrent Neural Networks: the Case of Sign Language Tokenization

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Abstract

Cet article met en lumière, dans le cas de la tokenization de la langue des signes francophone de Belgique, l'intérêt de développer de meilleures méthodes pour modéliser les transitions dans les réseaux récurrents et montre que les méthodes existantes sont actuellement insuffisantes.
Translated title of the contributionVers une meilleure modélisation des transitions dans les réseaux neuronaux récurrents : le cas de la tokénisation de la langue des signes
Original languageEnglish
Title of host publicationESANN 2022
Subtitle of host publication30th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning
Publisheri6doc.com
Number of pages6
ISBN (Electronic)9782875870841
ISBN (Print)9782875870834
Publication statusPublished - 7 Oct 2022
Event30th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2022) - Novotel hotel, Katelijnestraat 65B, Bruges, Belgium
Duration: 5 Oct 20227 Oct 2022
https://www.esann.org/proceedings/2022

Conference

Conference30th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2022)
Abbreviated titleESANN 2022
Country/TerritoryBelgium
CityBruges
Period5/10/227/10/22
Internet address

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