WaveNet取代了对音频信号使用傅里叶变换的传统方法。它通过令神经网络找出要执行的转换来实现。因此，转换可以反向传播，原始音频数据可以通过一些技术来处理，例如膨胀卷积、8位量化等。但是人们一直在研究将WaveNet方法与传统方法相结合的方式，尽管该方式将损失函数转换为多元回归的损失函数而不是WaveNet所使用的分类。WaveNet的基本构建模块是膨胀卷积，它取代了RNN获取上下文信息的功能下图

环境简述python3.7 Tensorflow卷积神经网络对花卉图片进行识别VGG.py这一部分包括数据处理，模型定义，模型训练。1、第26行的名称为数据集文件夹每一类花的文件夹名字2、第27行到44行的内容在运行一次后可以添上注释，这是数据处理的部分，处理后保存到了npy文件，后续直接读取就行。3、选择VGG16作为基础模型，再次基础上进行训练，通过设计include_top=False，可以

在机器学习领域中，我们对原始数据进行特征提取，有时会得到比较高维的特征向量。在这些向量所处的高维空间中，包含很多的冗余和噪声。我们希望通过降维的万式米寻找数据内部的特性，从而提升特征表达能力，降低训练复杂度。主成分分析(PrincipalComponents Analysis,PCA）作为降维中最经典的方法，至今已有100多年的历史,它属于一种线性、非监督、全局的降维算法。PCA旨在找到数据中的主

y_train = utils.to_categorical(y_train, num_classes=7)代码报错，因为TensorFlow与keras版本不对，需要指定版本TensorFlow2.5.0keras2.4.3用pip list查看下两者的版本或者输入命令查看查看：pythonimport tensorflowprint(tensorflow.__version__)卸载安装：pi