声学模型训练第8页

HNU-数据挖掘-实验4-链接预测

链接预测计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建GNN模型训练模型输出结果与可视化模型评估

甘晴void·2024-01-22 06:32

imgaug库图像增强指南（32）：塑造【雪景】效果的视觉魔法

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。

高斯小哥·2024-01-22 03:32

ICASSP 2024丨上海交通大学跨媒体语言智能实验室14篇入选论文分享

近日，2024年IEEE声学、语音与信号处理国际会议（2024IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,ICASSP2024

希尔贝壳AISHELL·2024-01-22 01:38

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

OREPA是通过在线卷积重参数化（OnlineConvolutionalRe-parameterization）来减少深度学习模型训练的成本和复杂性。

Snu77·2024-01-21 21:59

信号处理专题设计-基于边缘检测的数字图像分类识别

目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理1.卷积神经网络（CNN）模型2.边缘检测3.形态学操作4.鲁棒性四、实验过程1.数据预处理2.网络的构建3.模型的训练4.边缘检测和形态学操作相关代码5.模型训练结果

长安er·2024-01-21 09:11

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

@@老胡·2024-01-21 08:02

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果

代码骑士·2024-01-21 07:05

chatgpt和文心一言哪个更好用？更智能？

智能回复：CHATGPT：由于是基于OpenAI的大模型训练而成，CHATGPT具备强大的智能回复能力。它可以理解上下文、推理和表达观点，能够提供准确和有逻辑的回答。

chatGPTai·2024-01-21 06:39

篇一：从昇思MindSpore看未来AI技术的发展

但与此同时，大模型训练和部署的难度也在不断提升，这需要我们不断地探索

GT开发算法工程师·2024-01-20 22:33

语音识别软件列表

大部分的开源声学模型和语音语料库都是只支持英语的，所以在这里就不介绍了，重点介绍一下终端输入采集的工具介绍：在Chrome浏览器中作为Web应用程序运行的语音识别软件。

李二狗的星球·2024-01-20 18:41

RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int

yolov5模型训练时候报错。

SYC_MORE·2024-01-20 12:34

【机器学习】TensorFlowLite安装和模型训练

运行环境Linux，部分库不支持Apple芯片做AI这部分的开发，还是强烈建议装个Linux双系统或虚拟机这些比折腾Windows和Mac上的移植环境要轻松得多安装依赖sudoaptinstalllibportaudio2=19.6.0-1.2pip3installtf-models-official==2.3.0pip3installtensorflow-hub==0.12pip3install

命运之手·2024-01-20 12:41

大模型学习笔记06——模型训练

大模型学习笔记06——模型训练1、目标函数三类语言模型的目标函数：decoder-only（GPT-3）：计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文

等风来随风飘·2024-01-20 11:34

LSTM 模型“实现”整数相加运算

数据准备为了满足模型训练的需要，应该准备50000条样本，每个样本包含query字符串和ans字符串，如下所示：query：52+758ans:810我们这里限定了加法运算的两个整数都是1-999的任意一个整数

王大丫丫·2024-01-20 11:56

（9-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理

1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。

码农三叔·2024-01-20 09:21

人工智能知识

11语音处理语音识别系统框架：特征提取（mfcc、傅立叶）->声学模型（高斯混合）->语言模型->解码搜索特征提取：梅尔频率倒谱系数、傅里叶变换声学模型：高斯混合模型-隐马尔可夫模型14多智能体系统自主性

奥利奥利奥利奥·2024-01-20 09:46

【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧

lr影响收敛，即模型训练不恰当(过拟合/欠拟合)，准确率P和召回率R有所下降，影响模型的输出，即模型泛化性能差。

斜月三星0727·2024-01-20 07:20

数据预处理中的插值操作

用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况，不利于模型训练出最优的结果。

chunleiml·2024-01-20 05:30

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分

寂静之地·2024-01-20 03:28

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

1.很少看到测试损失曲线图的几个原因:测试集数据在模型训练过程中不被使用,它仅用于最后评估已训练模型的性能。因此测试损失对模型训练没有直接影响,也无法反馈训练过程信息。显示测试损失会产生过拟合现象。

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)

实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)目录年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)1.年龄性别预测和识别方法2.年龄性别预测和识别数据集3.人脸检测模型4.年龄性别预测和识别模型训练

AI吃大瓜·2024-01-19 12:15

全流程机器视觉工程开发（一）环境准备，paddledetection和labelme

大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发

Leventure_轩先生·2024-01-19 11:51

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程

undo_try·2024-01-19 09:21

利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门

随后，数据被分为70%的训练集和30%的测试集，以便于后续的模型训练和评估。在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处

AI普惠大师·2024-01-19 06:17

学习率调整策略之Warmup以及代码实现

学习率决定了模型在每次参数更新时的步长大小，如果学习率设置得过大，会导致模型在训练过程中震荡不定，甚至发散；如果学习率设置得过小，则会导致模型训练速度变慢，甚至陷入局部最优解。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:33

安全帽佩戴检测算法模型训练详细流程

一、任务描述实际施工现场需要对每个进出的人员进行安全帽监测，对未佩戴安全帽的人员平台进行风险告警，通知工作人员并记录下来。主要包括三类目标物体：头盔（helmet），人（person）和人头（head）二、实现流程1、数据集：直接用的网络数据集，下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/503292、算法：用的算法框架是百度的Pa

Trisyp·2024-01-19 03:11

laafeer·2024-01-19 03:35

为什么GPU比CPU更适合人工智能计算？

作为加速机器学习工作负载的主要计算平台，GPU在过去的五年里基本成为大模型训练的标配。它能够协助处理训练和部署人工智能算法所涉及的众多计算任

英智未来·2024-01-19 01:51

揭秘GPU：高端GPU架构设计的挑战

GPU的架构创新，为软件承接大模型训练和推理场景的人工智能计算提供了持续提升的硬件基础。GPU架构设计具体难在哪里？这包括许多方面的因素。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:55

现代汉语基础知识☞第2讲♥《语言》

语音是一种声音，所以具有物理属性，即声学的四个特征：音长，声音的长短，比如说“

司马喆嚞·2024-01-18 22:11

时间序列数据的季节性检测

在本文中，我们将检测时间序列数据中的季节性并将其从数据中删除，这将使时间序列数据更适合模型训练。什么是时间序列数据

python收藏家·2024-01-18 20:22

大模型训练为什么用A100不用4090

作者:李博杰链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/655402388这是一个好问题。先说结论，大模型的训练用4090是不行的，但推理（inference/serving）用4090不仅可行，在性价比上还能跟H100打个平手。事实上，H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力1979Tflops31

技术人生黄勇·2024-01-18 20:30

如何更好开展思维模型训练

背景：经过接近两个月的思维模型线下训练的尝试，自己的收获主要是：形成输出倒逼输入的良性循环，更深刻地理解不同的思维模型，并能习惯性地从不同的角度看待问题，也慢慢养成良好的探讨氛围和习惯，有几个铁杆的支持者每周都会参与。发现的问题和解决思路：1.讨论的这几个思维模型虽然重要，但是难度很大，例如第一性原理和系统思维这样的思维模型，都是需要比较深刻的理解才能掌握，也需要大量的额外阅读，这些对于刚接触思维

大恩不言谢·2024-01-18 11:22

音响工程师必备知识之声学基础(一)

声学基础声音在人类生活中具有重要意义，人们就是靠声音传递语言、交流思想的。声音来源于物体的振动。

899a04e3e799·2024-01-18 11:27

ML：2-2-1 Tensorflow

文章目录1.Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow

skylar0·2024-01-18 09:47

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

互联网加竞赛基于机器视觉的12306验证码识别

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-01-18 07:14

Yolov8_使用自定义数据集训练模型1

前面几篇文章介绍了如何搭建Yolov8环境、使用默认的模型训练和推理图片及视频的效果、并使用GPU版本的torch加速推理、导出.engine格式的模型进一步利用GPU加速，本篇介绍如何自定义数据集，这样就可以训练出识别特定物体的模型

PWRJOY·2024-01-18 06:34

Q-Star可能具备AGI能力和自我意识

-OpenAI可能正在利用计算机生成数据进行模型训练。根据Reddit用户的爆料和推测，Q*可能是一种高度先进的模型，拥有令人惊叹的数学能力，已经具备了自主学习和自我改善的能力。该模型能够通过评估其行

ooope·2024-01-18 06:14

2020-02-14摘要

训练集与验证集模型训练的过程其实就是在求【参数】的过程，我们先假定某类【模型】（比如决策树模型），然后用【训练集】来训练，学习到对应的最优的【参数】。

酸菜鱼_02a6·2024-01-18 04:52

PyTorch基础完整模型训练套路（土堆老师版）详细注释及讲解！小白学习必看！

目录1、准备数据集2、利用dataloader加载数据集3、创建网络模型model.py4、损失函数5、优化器6、设置训练网络的参数7、添加tensorboard8、训练过程并保存模型结构及参数①cyx.train()和cyx.eval()②loss.item()③withtorch.no_grad():④argmax()9、关闭writer完整代码1、准备数据集#准备数据集fromtorch.u

Solarsss·2024-01-18 01:02

Aigtek超声功率放大器的选型技巧及参数指标有哪些

超声功率放大器是一种广泛应用于声学测量、医疗成像、声纳等领域的装置，其作用是将输入信号的功率放大到需要的水平。

Aigtek安泰电子·2024-01-18 00:21

Yolo566Q·2024-01-17 20:28

[玩转AIGC]LLaMA2训练中文文章撰写神器（数据准备，数据处理，模型训练，模型推理）

目录一、下载并加载中文数据集二、中文数据集处理1、数据格式2、数据集处理之tokenizer训练格式1）先将一篇篇文本拼凑到一起（只是简单的拼凑一起，用于训练tokenizer）2）将数据集进行合并3、数据集处理之模型（llama2）训练（train.py）格式三、训练一个tokenizer四、使用训练的tokenizer预编码输入数据五、训练llama2模型1、修改参数1）vocab_size2

六五酥·2024-01-17 18:07

合成孔径技术

从合成孔径技术出现到现在，基本都是在军用、航天等层级上应用，在70年代左右合成孔径技术开始在声呐、声学无损检测、医学超声等其它方便展开应用，但至今未形成

fpcc·2024-01-17 18:01

yolov5 主要流程

1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程，包括模型训练与模型部署，旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写，是一个开源软件工具，它具有实时检测特定图像中物体的高效能力

isserendipity·2024-01-17 17:47

【机器学习】模型训练结果衡量指标准确率acc、精确率pre、召回率recall

名称解释1、真实值actualvalue和预测值predictedvalue这两者就是字面的意思，actualvalue是指真实记录的已发生的测量结果值，而predictedvalue是指对未发生的预测值。这里的值既可以是数值型，也可以是类别型。2、真True、假False这两个表示的是真实值与预测值之间是否吻合，true表示的是预测值与真实值一致，而false表示的是预测值与真实值不一致。3、阳

AAI机器之心·2024-01-17 15:33

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理

sdu_study·2024-01-17 14:18

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

解释的思路是从数据导入开始到模型训练结束，基本上

焦糖不苦·2024-01-17 14:01

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer

Python算法实战·2024-01-17 11:28

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