1.Layout Optimizer Tensorflow有几种图优化的方法，其中一种较为重要的是layout optimizer，核心思想是调整tensor的layout（NHWC to NCHW），原因在于在较早的cudnn版本中的API是不支持NHWC格式的输入的，目前cudnn7.0版本已经 ...
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2019-08-31 21:24:28
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DNN结构构建：NAS网络结构搜索和强化学习、迁移学习 2018年05月14日 15:23:20 wishchin 阅读数 2537更多 分类专栏： ANN/DNN/纤维丛 DNN结构构建：NAS网络结构搜索和强化学习、迁移学习 2018年05月14日 15:23:20 wishchin 阅读数 2 ...
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2019-08-29 20:00:45
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1.准备 cuda 8.0 注意环境配置，动态库及bin启动文件 cudnn 解压匹配的tgz包，拷贝到系统配置路径，并授权 cmake 安装3.12.3版本，适应软件编译版本要求 java + ant 配置jvm环境，便于部署及后续opencv执行jar的生成 opencv 2.4.11 gpu版 ...
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2019-08-22 18:58:06
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1、直接奉献代码，后期有入门更新，之前一直在学的是TensorFlow， ...
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2019-08-17 01:17:27
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基于DNN HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点： DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设； DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下 ...
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2019-08-10 19:10:37
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摘要： 在上一篇的文档中，分析unimrcp中vad算法的诸多弊端，但是有没有一种更好的算法来取代呢。目前有两种方式 1. GMM 2. DNN。 其中鼎鼎大名的WebRTC VAD就是采用了GMM 算法来完成voice active dector。今天笔者重点介绍WebRTC VAD算法。在后面的 ...
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2019-08-08 00:20:43
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摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本，包括器中的攻击方法和防御方法，比较它们的优缺点。 最后给出这个领域的挑战和发展方向。 1 介绍 对抗样本有两个核心：一是扰动足够小；二是可以成功欺骗网络。 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能。 很多NLP任务使用了DNN模型，例如：文本分 ...
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2019-08-05 20:37:13
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一、过拟合与正则化作用 1、先了解什么是过拟合 了解什么是过拟合问题，以下面图片为例，我们能够看到有两个类别，蓝色是分类曲线模型。 欠拟合：图1分类，不能很好的将X和O很好的分类，属于欠拟合。 正拟合：图2有两个X被误分类，但是大部分数据都能很好的分类，误差在可接受范围内，分类效果好，属于良好的拟合 ...
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2019-07-31 15:11:17
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什么是AOP：Aspect Oriented Programming（AOP）是较为热门的一个话题。AOP，国内大致译作“面向切面编程”。 “面向切面编程”,这样的名字并不是非常容易理解，且容易产生一些误导。笔者不止一次听到类似“OOP/OOD11即将落伍，AOP是新一代软件开发方式”这样的发言。而 ...
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2019-07-26 09:20:47
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神经网络属于“连接主义”，和统计机器学习的理论基础区别还是很不一样。 以我自己的理解，统计机器学习的理论基于统计学，理论厚度足够强，让人有足够的安全感；而神经网络的理论更侧重于代数，表征能力特别强，不过可解释性欠佳。 这两个属于机器学习的两个不同的流派，偶尔也有相互等价的算法。 本文回顾神经网络最简 ...
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2019-07-25 19:08:31
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