深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出

1月30日消息，尽管手机终端上各种语音助手的混战正如火如荼，但对于一些有着浓重口音的用户而言，语音助手的体验似乎远没有宣传的那么好：语音助手听不懂自己的话，这才是最大的问题。事实上，对于普通话语音识别而言，南腔北调的口音确实是一个巨大的挑战。随着语音数据的积累和语言模型的丰富，语音识别已经逐渐由象牙塔走进人们的生活，而口音则是语音识别进门之前的最后一个堡垒。这个堡垒可能会随着最近几年在语音识别领域

斯坦福大学机器学习课程原始讲义     本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为AndrewNg 所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，朋友们可以直接点击右边下载：斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip。斯坦福大学机器学习公开课视频      与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频

1月30日消息，尽管手机终端上各种语音助手的混战正如火如荼，但对于一些有着浓重口音的用户而言，语音助手的体验似乎远没有宣传的那么好：语音助手听不懂自己的话，这才是最大的问题。事实上，对于普通话语音识别而言，南腔北调的口音确实是一个巨大的挑战。随着语音数据的积累和语言模型的丰富，语音识别已经逐渐由象牙塔走进人们的生活，而口音则是语音识别进门之前的最后一个堡垒。这个堡垒可能会随着最近几年在语音识别领域

最近deep learning大火，不仅仅受到学术界的关注，更在工业界受到大家的追捧。在很多重要的评测中，DL都取得了state of the art的效果。尤其是在语音识别方面，DL使得错误率下降了大约30%，取得了显著的进步，现在如果哪个做语音识别的公司没用DL，都不好意思打招呼了，相信后续这种状况还会延伸到图像和自然语言处理等其它领域。       deep learning本身算是

斯坦福大学机器学习课程原始讲义     本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为AndrewNg 所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，朋友们可以直接点击右边下载：斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip。斯坦福大学机器学习公开课视频      与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频

信号处理和模式识别方面的 matlab toolbox如果你做wavelet，ica，pca，svm，kernel等方法，希望下面的工具对你有帮助。Signal Processing (Top)Filter Design with Motorola DSP56Khttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.html