卷積神經網絡（CNN）在語音識別中的應用
前言 總結目前語音識別的發展現狀，dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年，微軟鄧力和俞棟老師將前饋神經網絡FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到聲學模型建模中，將FFDNN的輸出層概率用於替換之前 ...
原文：深度神經網絡DNN的多GPU數據並行框架 及其在語音識別的應用
深度神經網絡 Deep Neural Networks, 簡稱DNN 是近年來機器學習領域中的研究熱點，產生了廣泛的應用。DNN具有深層結構 數千萬參數需要學習，導致訓練非常耗時。GPU有強大的計算能力，適合於加速深度神經網絡訓練。DNN的單機多GPU數據並行框架是騰訊深度學習平台的一部分，騰訊深度學習平台技術團隊實現了數據並行技術加速DNN訓練，提供公用算法簡化實驗過程。對微信語音識別應用，在 ...
2015-07-23 20:25 0 2364 推薦指數：
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歡迎大家前往騰訊雲社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者：侯藝馨 前言 總結目前語音識別的發展現狀，dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年，微軟鄧力和俞棟老師將前饋神經網絡FFDNN（Feed Forward Deep ...
深度神經網絡（DNN）
深度神經網絡（DNN） 深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是 ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和DNN(深度神經網絡)
本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)的內部網絡結構有什么區別？ DNN以神經網絡為載體，重在深度，可以說是一個統稱。RNN，回歸型網絡，用於序列數據，並且有了一定的記憶效應，輔之以lstm。CNN應該側重空間映射，圖像數據尤為貼合此場景。 DNN以神經網絡 ...
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深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練樣本 ...
python深度學習之語音識別(CPU vs GPU)
訓練時間 在mbp的i5的cpu上訓練了3輪，花的時間如下 kaggle gpu telsa 對比gpu和cpu，時間相差了1，2個數量級 GeForce GTX 1080 在本地開發環境上的入門級顯卡1080上，訓練時間后和kaggle的環境相差不多。 Epoch=50 ...
【原創】深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)
線性模型通過特征間的現行組合來表達“結果-特征集合”之間的對應關系。由於線性模型的表達能力有限，在實踐中，只能通過增加“特征計算”的復雜度來優化模型。比如，在廣告CTR預估應用中，除了“標題長度、描述長度、位次、廣告id，cookie“等這樣的簡單原始特征，還有大量的組合特征（比如”位次 ...