推荐在简单了解扩散模型原理后再来看本篇文章，加深对理论的理解，本篇只叙述有关扩散模型公式理论的推导~

理解了我们的核心公式和要做的事情后，我们就可以着手搭建模型了。首先我们需要做的是确定 z。VAE 是如何去描述潜在空间 z 的呢？它认为，z 根本没有一种合适的阐述方法，而是直接假定 z 的样本可以从简单的分布中抽取，即标准正态分布N(0, I)，其中 I 是单位矩阵。因为，任何 d 维度的分布都可以用一组 d 个服从正态分布的变量，通过足够复杂的函数进行映射从而生成。其中的原理可以参考[这篇论文

本文主要介绍了语音分离任务中的评估指标，包括信噪比(SNR)和幅度不变信号失真比(SI-SDR/SI-SNR)等；同时讨论了样本排列问题、深度聚类、PIT以及TasNet等技术应用在语音分离任务中的优缺点和发展。此外，还探讨了未知说话人数、多麦克风、视觉信息和任务导向优化等方面的研究。

既然得到了 π of z 和 p of x 之间的关系，我们再回到刚刚的目标函数上，因此我们就可以对目标函数进行变换：由：以及之前推导出的核心公式，可得：进行变量替换再取 log，得：由此便得到了我们最终需要最大化的式子，也就是目标函数。可以计算 det(J_G)：我们知道了生成器 G，理论上知道了 z 怎么变成 x 就很容易计算其雅可比矩阵的行列式。

由于和项目组的相互独立，SQA工程师发现的问题不能得到及时有效的解决。若有一个计算类型的程序，它的输入量只有—个X，其范围是[-1．0，1．0]，现从输入的角度考虑一组测试用例：-1.001，-1.0，1.0，1.001。在某大学学籍管理信息系统中，假设学生年龄的输入范围为16-40，则根据黑盒测试中的等价类划分技术，下面划分正确的是（可划分为1个有效等价类，2个无效等价类）凭经验或直觉推测可能的

理解了我们的核心公式和要做的事情后，我们就可以着手搭建模型了。首先我们需要做的是确定 z。VAE 是如何去描述潜在空间 z 的呢？它认为，z 根本没有一种合适的阐述方法，而是直接假定 z 的样本可以从简单的分布中抽取，即标准正态分布N(0, I)，其中 I 是单位矩阵。因为，任何 d 维度的分布都可以用一组 d 个服从正态分布的变量，通过足够复杂的函数进行映射从而生成。其中的原理可以参考[这篇论文

然后我怀疑是网络环境问题，是不是哪次更新把我 clash 的 Socks5 给 ban 了，但是查了相关的资料好像又没看出个所以然，这下真暴露我的计网知识的匮乏了（悲）结果再次使用 https 进行克隆的时候这回就 ok 了，并且修改回原来的 SOCK5（不删除 https 代理）确实是无法克隆的。可以看到我之前是设置了对 github 使用 http 协议访问的时候进行代理，并且还是用的 Soc

在过去，我们可以使用统计模型来做语音识别。给定输入语音序列X，我们只需要找到最大概率的输出文字Y就可以了，也就是穷举所有可能的Y，找到一个Y*使得 P(YX) 最大化。我们也把这个过程叫作解码（decode），公式如下：穷举需要非常好的演算法，这个问题太复杂。好在我们可以使用贝叶斯定理对其进行变换，变换后的公式如下。由于 P(X) 与我们的解码任务是无关的，因为不会随着Y变化而变化。所以我们只需要

在一开始，LAS 在一些小数据集上面训练出来的结果其实并不是很好，它和常规的深度学习结果还有一定的差距。但随着训练的数据集越来越大，LAS也开始起飞了，最终在12500hour+的数据集上反超了常规深度学习的算法，并且LAS在模型大小上（0.4 GB）还远胜于传统深度学习算法（7.2 GB）

2w6k字，真的不能再详细了！！！几乎每一行代码都有注释！！！本教程包括MNIST数据集的下载与保存与加载、卷积神经网路的构建、模型的训练、模型的测试、模型的保存、模型的加载与继续训练和测试、模型训练过程、测试过程的可视化、模型的使用。