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深度学习 AI
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本文为介绍深度学习中的常用，必学模型，主要用于初学者入门，目的是为了区分各模型的区别和联系，了解基本的工作原理。
深度学习入门教程，这一节主讲DNN、RNN、CNN的网络结构和相关概念，欢迎小白学习。
深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络，又被称为深度前馈网络（DFN），多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。1 前向传播算法1.1 从感知机到神经网络感知机的模型是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图:输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果：接着是一个神经元激活函数，...
最近想要学习深度学习模型，没有一上来就先学习CNN、RNN、LSTM，而是先学习全连接神经网络（Fully Connected Neural Network），原因非常简单，上述所说的各种神经网络都是基于全连接神经网络出发的，最基础的原理都是由反向传播而来，所以只要掌握了这节最基本的原理，接下来的各种网络也能学得得心应手。一、全连接神经网络简介全连接神经网络模型是一种多层感知机(MLP)，感知机的
神经网络不应该看做是一个算法，应该看做是一个特征挖掘方法。在实际的业界发展过程中，数据的作用往往大于模型，当我们把数据的隐藏特征提取出来之后，用很简单的模型也能预测的很好。神经网络模型由生物神经中得到启发。在生物神经元细胞中，神经突触接收到信号，经过接收并处理信号后判断信号的信息强弱，来做出不同神经电位变化反应。受此启发，科研人员设计出基础的神经网络模型结构，神经元模型（Neuron Model）
先放本人准备的资源：（不定期更新，上次更新时间：2022/4/22）katago引擎(win10,GPU版)+权重压缩包。阿里云盘下载权重是目前katago自对战评级的顶级版本之一（kata1-b40c256-s11101799168-d2715431527），引擎则是1.11版本。sabaki安装包(v0.51.1,win10)，自带中文。阿里云盘下载以上资源分别来自开源地址：https://g
机器学习实验报告6：深度神经网络
文章链接关键词语音识别、说话人识别、DNN前言大多数说话人识别系统是基于I-Vector的。主要工作
深度学习架构，例如深度神经网络、深度信念网络、循环神经网络和卷积神经网络，已经被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、材料检查和棋盘游戏程序在内的领域，在这些领域中，它们的成果可与人类专家媲美，并且在某些情况下胜过人类专家。然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合
你好，我的工作主要就是研究DNN，RNN等神经网络。书籍什么的好像真的比较少，CSDN上好像有分享，我平时用来查阅的书是《PatternRecognitionandMachineLearning》，这本书是将模式识别的，里面有神经网络的内容。不过，现在有各种各样的帖子和博客在探讨DNN或是其他神经网络，其中有很多讲的深入浅出，非常适合初级和进阶学习，如：。当然CSDN上有无穷无尽的大牛，你自己探索
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。...
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1.背景介绍语音合成与语音识别是人工智能领域的两个关键技术，它们在日常生活中发挥着越来越重要的作用。语音合成技术可以将文本转化为人类可以理解的语音信号，从而实现人机交互、电子书阅读等功能。语音识别技术则可以将人类的语音信号转化为文本，从而实现语音搜索、语音控制等功能。随着深度学习技术的发展，深度神经网络在语音合成与识别领域取得了显著的进展。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心...
1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个热门话题，尤其是在过去的几年里，深度学习技术在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。深度学习的核心技术是神经网络，特别是深度神经网络。然而，深度神经网络也面临着一些挑战，其中最重要的是过拟合和泛化能力。在本文中，我们将探讨深度神经网络的过拟合和泛化能力问题，以及如何解决这些问题。我们将从以下六个方面进行讨论：背景介绍核心概念...
语音识别DNN-HMM
文章目录Recipe of Deep LearningReLUMaxoutAdagrad & RMSpropLocal MinimumRecipe of Deep Learning在Deep learning中，我们一定是先看training data的表现好不好，然后再看在testing data上面的表现。如果在training data就不好，要先调整模型达到不错的表现。所以我们不要
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种模拟人脑神经元网络结构的人工神经网络。它由多个神经网络层组成，每一层都包含多个神经元，并通过学习算法来提取数据的高级特征。DNN通过多层次的数据处理和特征提取，能够实现复杂的模式识别、分类和预测等功能，对于自动驾驶来说具有重要意义。
1.背景介绍语音识别，也被称为语音转文本(Speech-to-Text)，是人工智能领域中一个重要的技术。它旨在将人类语音信号转换为文本，从而实现人机交互、语音搜索、语音助手等功能。在过去的几十年里，语音识别技术发展了很长的一段路程，从初期的简单命令识别到现在的高度复杂的多语言、多领域识别。语音识别技术的发展可以分为两个主要阶段：隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能的一个重要分支，它旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言是人类交流的主要方式，因此，NLP在各个领域都有广泛的应用，例如机器翻译、语音识别、情感分析、文本摘要等。深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)是人工智能领域的一个重要技术，它可以自动学习从大量数据...
1.背景介绍语音识别是一种自然语言处理技术，它旨在将人类的语音信号转换为文本。在过去的几年里，语音识别技术取得了显著的进展，这主要归功于深度学习技术的迅猛发展。深度学习是一种通过多层神经网络学习表示和特征的机器学习技术，它已经成为语音识别任务的主要方法。在本文中，我们将讨论深度神经网络(DNN)和递归神经网络(RNN)在语音识别任务中的应用。我们将介绍它们的核心概念、算法原理和具体实现，并讨论..
1.背景介绍深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)是现代人工智能和机器学习领域中最重要的技术之一。它们可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别、游戏等各种应用。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的API来构建、训练和部署深度神经网络。在本文中，我们将讨论如何使用PyTorch实现深度神经网络，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操..
1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人类大脑中的神经网络，学习从数据中提取出特征和模式。在过去的几年里，深度学习已经取得了显著的成果，例如图像识别、自然语言处理、语音识别等方面。然而，深度学习模型的训练通常需要大量的标注数据，这可能是一个挑战，因为收集和标注数据是时间、精力和成本密集的过程。迁移学习和零样本学习是两种有趣的技术，它们可以帮助我们解决这个问题。迁移学习...
基于二值化值和激活的MNIST分类的BNN实现，利用标准6T SRAM位单元进行内存计算。通过使用这种方法，将神经网络中通常需要的MAC操作减少为逐位操作，从而大大减小了模型的大小，节约了能量，同时保持了存储在内存中的重量不变随着人工智能和大数据时代的到来，深度神经网络（DNN）在计算机领域中得到了广泛应用。DNN具有较高的准确度和广泛的应用领域，如语音识别、图像识别等。然而，DNN的计算成本较高
这是一篇对语音识别中的一种热门技术——GMM/DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。当前网上对HMM类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度，要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者，从头开始深入解读GMM-HMM模型和DNN-HMM模型。讨论了语音识别里的两个重要概念：声学模型和语言模型，介绍了语音和文本的数据预处理技术，GMM-HMM模型的训练、预测方法和统计学意
在 kaldi 训练过程中，DNN 的训练是主要是依赖于 GMM-HMM 模型的，通过 GMM-HMM 模型得到 DNN 声学模型的输出结果(在 get_egs.sh 脚本中可以看到这一过程)。因此训练一个好的 GMM-HMM 模型是 kaldi 语音识别的关键。所以在run.sh中可以看到，GMM-HMM 训练了 5 次，得到一个相对比较不错的模型，然后训练 nnet3 模型以及 chain 模
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
//2014.12.5
语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统（实战篇）
#!/usr/bin/env python# -#-coding:utf-8 -*-# author:魏兴源# datetime:2021/10/2020:14:13# software:PyCharm"""模型1：Pytorch CNN 实现流程1.图片数据处理，加载数据集2.使得数据集可迭代（每次读取一个Batch）3.创建模型类4.初始化模型类5.初始化损失类6.训练模型"""# 1.加载库
语音识别入门第六节：基于DNN-HMM的语音识别系统
来源：青榴实验室1、引子深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络：多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。2、什么是深度神经网络机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使
目录DNN-HMMDNN-HMM语音识别CD-DNN-HMMCD-DNN-HMM组成CD-DNN-HMM 性能提升DNN训练加速DNN解码加速DNN由于GMMDNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN：特征的学习能力，估计观察特征的概率，预测
CCD深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
使用如下命令运行该实验，该程序末尾会打印出在测试集上的准确率。假设实现正确，应该得到95%以上的准确率，实现分类准确率为99.49%。本次实验所用的数据为0-9（其中0的标签为Z（Zero））和O这11个字符的英文录音所提取的39维的MFCC特征。请阅读dnn.py中的代码，理解该DNN框架，完善ReLU激活函数和FullyConnect全连接层的前向后向算法。本实验实现了一个简单的DNN的框架，
使用`TensorFlow`框架，其提供了 `MNIST` 数据集的 `API`，利用tf.keras搭建卷积神经网络架构，进行模型训练、保存、训练结果可视化，实现对手写数字图像进行特征提取和模式识别。
深度学习架构，例如深度神经网络、深度信念网络、循环神经网络和卷积神经网络，已经被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、材料检查和棋盘游戏程序在内的领域，在这些领域中，它们的成果可与人类专家媲美，并且在某些情况下胜过人类专家。循环网络的目的是用来处理序列数据。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算
语音识别系列7-语音活动端点检测（VAD）一、介绍语音活动端点检测（VAD）已经是一个古老的话题，用于分离信号中语音信号和非语音信号，首先我们讲述VAD的三种做法：1，通过分帧，判断一帧的能量，过零率等简单的方法来判断是否是语音段；2，通过检测一帧是否有基音周期来判断是否是语音段；3，通过DNN的方法训练模型来分类是否是语音帧。相对来说，通过DNN的方法来做VAD准确率会更好一些，本节我们...
architecture声学信号使用HMM框架建模，每个状态的生成概率使用DNN替换原来的GMM进行估计，DNN每个单元的输出表示状态的后验概率。decoding实际的语音识别解码的时候使用的是似然概率：w^=argmaxwp(w|x)=argmaxwp(x|w)p(w)/p(x)=argmaxwp(x|w)p(w)\hat{w}=argmax_{w}p(w|x)=argmax_{w}p(x
DNN训练使用的CE准则是基于每一帧进行分类的优化，最小化帧错误率，但是实际上语音识别是一个序列分类的问题，更关心的是序列的准确性。所以引入SDT(sequence-discriminative training)，训练准则更符合实际，有利于提升识别率。常用的准则包括MMI/BMMI、MPE、MBR等。准则目标函数CE帧错误率MMI/BMMI句子正确率MPE
Deep Belief Networks（DBNs），是一类随机性Deep neural network，其可以用来对事物进行统计建模，表征事物的抽象特征或统计分布，在手写字识别和语音识别建模中，已被用于代替传统GMM，建立统计型声学模型等，并显示出优越的效果。 本文针对我们对DBN网络的理解，对DBN网络进行了一定的分析和诠释。
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