前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前 ...
欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn rnn lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。 年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN Feed Forward Deep Neural Network 引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN ...
2017-12-01 11:29 0 22717 推荐指数:
前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前 ...
机器学习算法在训练过程中保存参数 转载:@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43169019 参考:pickle ...
展现出一幅特定的“图片”。而机器识图的方式正好和绣十字绣的方式相反,现在有了一幅图片,机器通过识别图片中 ...
卷积网络博大精深,不同的网络模型,跑出来的结果是不一样,在不知道使用什么网络的情况下跑自己的数据集时,我建议最好去参考基于cnn的手写数字识别网络构建,在其基础上进行改进,对于一般测试数据集有很大的帮助。 分享一个网络构架和一中训练方法: # coding:utf-8 import ...
图片总共40个人,每人10张图片,每张图片高57,宽47。共400张图片。 读取图片的py文件 CNN人脸识别代码 ...
详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层 ...
分割线---------------------------------- 这里更新过一次,在朋友的提醒下,我发现这份代码不是很容易懂。我使用了Pytorch给的官方demo重新实现了LeNet,并做出了详细解释,如果理解下面代码有问题,可以先看我的这篇文章,它能够 帮助你更好的理解这篇文章中 ...
一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层(池化层)构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征图(featureMap),每个特征图由一些 ...