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 ...
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。 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GMM HMM中使用GMM計算的輸出概率,引領了DNN ...
2017-12-01 11:29 0 22717 推薦指數:
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 ...
機器學習算法在訓練過程中保存參數 轉載:@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43169019 參考:pickle ...
展現出一幅特定的“圖片”。而機器識圖的方式正好和綉十字綉的方式相反,現在有了一幅圖片,機器通過識別圖片中 ...
卷積網絡博大精深,不同的網絡模型,跑出來的結果是不一樣,在不知道使用什么網絡的情況下跑自己的數據集時,我建議最好去參考基於cnn的手寫數字識別網絡構建,在其基礎上進行改進,對於一般測試數據集有很大的幫助。 分享一個網絡構架和一中訓練方法: # coding:utf-8 import ...
圖片總共40個人,每人10張圖片,每張圖片高57,寬47。共400張圖片。 讀取圖片的py文件 CNN人臉識別代碼 ...
詳解卷積神經網絡(CNN) 詳解卷積神經網絡CNN 概攬 Layers used to build ConvNets 卷積層Convolutional layer 池化層Pooling Layer 全連接層 ...
分割線---------------------------------- 這里更新過一次,在朋友的提醒下,我發現這份代碼不是很容易懂。我使用了Pytorch給的官方demo重新實現了LeNet,並做出了詳細解釋,如果理解下面代碼有問題,可以先看我的這篇文章,它能夠 幫助你更好的理解這篇文章中 ...
一、卷積神經網絡的基本概念 卷積神經網絡與普通神經網絡的區別在於,卷積神經網絡包含了一個由卷積層和子采樣層(池化層)構成的特征抽取器。在卷積神經網絡的卷積層中,一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中,通常包含若干個特征圖(featureMap),每個特征圖由一些 ...