深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 [TOC] Reference "https://zhuanlan.zhihu.com/p/31430631?utm_source=com.tencent.tim&utm_ ...
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编程语言 时间:
2018-08-12 20:05:13
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以下是最近在学习人工智能时整理的一点心得,没有很深的东西,觉得可以简单的了解一下机器学习与神经网络是什么 机器学习 所谓机器学习,就是在大量数据的运行下,使得计算机可以进行归纳,预测 机器学习分为三类:监督学习,无监督学习,强化学习 抛开强化学习不讲,这里的监督学习与无监督学习的根本区别在于:有无数 ...
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2018-08-09 17:44:09
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在机器学习这个领域,尤其是做多媒体(声音、图像、视频)相关的机器学习方法研究,会涉及很多特征、分类模型(分类任务)的选择。以声音识别为例,常见的特征有MFCC、LPCC、spectrogram-likefeatures等,分类模型就很多了,有传统的分类模型SVM、KNN、RandomForest,还有现在比较火的深度模型DNN、CNN、RNN等。而往往单特征、单模型很难取得理想的性能(perfor
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2018-08-09 15:40:32
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一、原理 Exact and Consistent Interpretation for Piecewise Linear Neural Networks: A Closed Form Solution KDD2018的这篇文章,指出对于采用分段线性激活函数如Relu、最后接softmax的深度学习 ...
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2018-06-28 19:25:05
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1.需要工具:VS2015(updata3),DLIB(19.7),CUDA(9.2),Cmake, VS2015需要updata3版本,因为DLIB中DNN模块需要VS2015及以上版本,而CUDA的加载需要VS2015的updata3版本(VS2017没有试过加载CUDA,所以不太清楚具体情况) ...
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Windows程序 时间:
2018-06-11 18:55:04
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steps/nnet3/train_dnn.py --l2-regularize-factor 影响模型参数的l2正则化强度的因子。要进行l2正则化,主要方法是在配置文件中使用'l2-regularize'进行配置。l2正则化因子将乘以组件中的l2正则化值,并且可用于通过模型平均化以校正与并行化带来... ...
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2018-06-07 21:58:11
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基于贝叶斯的深度神经网络自适应及其在鲁棒自动语音识别中的应用 直接贝叶斯DNN自适应 使用高斯先验对DNN进行MAP自适应 为何贝叶斯在模型自适应中很有用? 因为自适应问题可以视为后验估计问题: 能够克服灾难性遗忘问题 在实现通用智能时,神经网络需要学习并记住多个任务,任务顺序无标注,任务会不可预期... ...
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移动开发 时间:
2018-06-07 21:54:38
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DNN声学模型说话人自适应的经验性评估 2018年3月27日 发表于:Sound (cs.SD); Computation and Language (cs.CL); Audio and Speech Processing (eess.AS) 说话人自适应时从说话人无关模型中估计一个说话人相关的声学... ...
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2018-06-07 21:51:48
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来源 数据库:http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jsjyjyfz201309002 术语深度学习(deep learning, DL)深度神经网络(deep neural networks, DNN)浅层学习 ...
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其他好文 时间:
2018-05-19 18:25:39
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197