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【语音识别】关于多层LSTM的结构解读

首先明确一点,RNN单元的输入输出的维度,点击参考keras.layers.RNN()文档输入尺寸3D 张量,尺寸为 (batch_size, timesteps, input_dim)。输出尺寸如果 return_state:返回张量列表。 第一个张量为输出。剩余的张量为最后的状态, 每个张量的尺寸为 (batch_size, units)。如果 return_sequences:返回 3D 张

#深度学习#神经网络#python +1
【机器学习实战-13章】利用PCA来简化数据

什么是降维?对于电视上的一场足球比赛,在显示器上是百万像素;如果我们想要找到球的位置,人们实时地将显示器上的百万像素转换成了一个三维图像,也就是球的位置。这个过程,人们已经将数据从一百万维降至三维。数据是接受的原始材料,其中可能包含噪声和不相关信息。信息是指数据中的相关部分。

#机器学习#人工智能#python
【机器学习实战-11章】使用Apriori算法进行关联分析

使用Apriori算法进行关联分析从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析(association analysis)11.1 关联分析优缺点优点:易编码实现缺点:在大数据集上可能较慢概念关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则。频繁项集(frequent item sets):经常出现在一块的物品的集合关联规则:暗示两种物品之间可能

#机器学习#python
【机器学习实战-10章】利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

聚类与分类最大的不同在于,分类的目标实现已知,而聚类则不一样。因为其产生的结果与分类相同,而只是类别没有预先定义。聚类分析试图将相似对象归入同一簇,将不相似对象归到不同簇。相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法。

#聚类#算法#python +1
【语音识别】keras.layers.LSTM的调用过程

此文就LSTM的主要程序片段以及我认为的重要信息进行展开。大致结构如下,辅以一些if判断选择不同的lstm实现函数#mermaid-svg-uFRFHcp96TMEmrUj .label {font-family: 'trebuchet ms', verdana, arial;font-family: var(--mermaid-font-family);fill: #333;color: #33

#python#lstm
到底了