语音识别-深度学习第34页

计算机设计大赛深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别_1

3数据集处理3.1VOC格式介绍3.2将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3手动标注数据集4模型训练5实现效果5.1视频效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中国交通标志识别算法研究与实现该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-01 07:59

计算机设计大赛深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

iuerfee·2024-02-01 07:59

探索智能巡检机器人深度学习的奥秘

机器人深度学习（RobotDeepLearning）是指利用深度学习技术，使机器人能够从大量数据中学习和提取特征，进而实现自主感知、决策和行动的能力。

超维机器人·2024-02-01 07:27

FuseLLM：大语言模型的知识融合！

深度学习自然语言处理原创作者：wkk论文：KNOWLEDGEFUSIONOFLARGELANGUAGEMODELS地址：https://arxiv.org/pdf/2401.10491.pdfgit:https

zenRRan·2024-02-01 07:20

语言革命：NLP与GPT-3.5如何改变我们的世界

技术进步与应用场景1.1技术进步1.2应用场景二、挑战与前景三、伦理和社会影响四、实践经验五、总结与展望前言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，随着深度学习和大数据技术的进步

屿小夏·2024-02-01 06:51

免费使用支持离线部署使用的 txt2video 文本生成视频大模型(Text-to-Video-Synthesis Model)

文本生成视频大模型(Text-to-Video-SynthesisModel)是一种基于深度学习技术的人工智能模型，它可以将自然语言文本描述转换为相应的视频。

代码讲故事·2024-02-01 06:43

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。

毕设阿力·2024-02-01 06:33

深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+Pycharm+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】

在宇宙的浩瀚中，我们是微不足道的，但我们的思维却可以触及无尽的边界。目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、前言：二、Anaconda安装三、Pycharm安装四、CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2CUDAtoolkitDownload五、Cudnn安装1、cuDNN下载2

Enovo_你当像鸟飞往你的山·2024-02-01 04:54

英特尔正式发布OpenVINO™ 2023.3版本

OpenVINO™是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库，包含推断库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。

hyang1974·2024-02-01 04:19

深度学习之循环神经网络（基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。我们输入的数据是数据样本的不同特征：x1，x2，x3....。对于气象报道，如果我们知道当前的温度和气压来预测现在有没有雨是没有意义的，因为我们要提前报道，拿到现在的数据来推理得到现在的结果是不能够的。所以我们要拿到之前若干天的

丘小羽·2024-02-01 02:04

【基于存内计算芯片开发板验证语音识别】训练手册

实验环境搭建模块⼀：软件包下载及环境搭建步骤一：搭建docker、mappper环境：①Linux下通过Docker直接下载，获取指令：dockerpullwitin/toolchain:v001.000.034②Window环境，可以通过dockerdesktop来使用docker:下载安装Dockerdesktop(win10或以上)：通常需要更新WSL，下载链接如下，更新后需要重启生效旧版W

存内计算开发者·2024-02-01 02:45

隐马尔可夫模型系列——（二）模型参数

隐马尔可夫模型在自然语言处理、语音识别、生物信息学和金融领域等方面有着广泛的应用。本文将从模型参数的角度详细介绍隐马尔可夫模型中的三个关键要素：隐藏状态、观测状态和状态转移

飞影铠甲·2024-02-01 02:35

总结机器学习3个时代的算力规律：大模型的出现改变了什么？

注意大约2010年的斜率变化，与深度学习的出现相匹配；2015年底出现了新的大规模趋势。预测机器学习领域的进展是很困难，其与行业、政策和社会中的参与者有着重要的相关性。十年后计算机视觉会好多少？

AI科技大本营·2024-02-01 02:04

人工智能、机器学习和深度学习，到底有什么区别？

人工智能、机器学习和深度学习的关系在智能科学领域，有一个初学者很爱问的问题：人工智能、机器学习和深度学习三者有什么联系和区别？这个是既简单又复杂的问题。这个问题是有标准答案的。

Finovy Cloud·2024-02-01 02:04

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

在现代科技中，机器学习被广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域有着广泛的应用。

Komorebi_9999·2024-02-01 02:34

文献速递：人工智能医学影像分割--- PSMA-PET 提升了基于深度学习的自动化CT肾脏分割技术

文献速递：人工智能医学影像分割—PSMA-PET提升了基于深度学习的自动化CT肾脏分割技术01文献速递介绍最近的研究表明，使用177Lu标记的前列腺特异性膜抗原（PSMA）的放射性药物治疗（RPT）对于治疗去势抵抗性前列腺癌是有益的

有Li·2024-02-01 00:26

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸遮挡数据标注

综述我们在进行人脸属性识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。

彧侠·2024-02-01 00:33

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

批量归一化（batchnormalization）开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间：2015年训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量归一化是一种流行且有效的技术，尤其是可以加速深层网络的收敛速度。1、为什么使用批量归

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

首先，ChatGPT是由OpenAI基于GPT-3.5架构训练而成，拥有庞大的语言模型和深度学习算法支持。这使得它在理解和生成复杂的语言结构方面表现出色。

五味的编程日记·2024-01-31 22:39

多模态语义检索 | 基于 MetaSpore 快速部署 HuggingFace 预训练模型

随着深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音理解等领域不断取得创新性突破，越来越多的非结构化数据被机器进行感知、理解和加工。这些进展主要得益于深度学习的强大表征学习能力

momo_cb59·2024-01-31 22:11

计算机视觉深度学习训练推理框架

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言本文整理了一些深度学习训练推理框架，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种。

小白学视觉·2024-01-31 21:50

快速入门存内计算—助力人工智能加速深度学习模型的训练和推理

存内计算：提高计算性能和能效的新技术传统的计算机架构是将数据存储在存储器中，然后将数据传输到计算单元进行处理。这种架构存在一个性能瓶颈，即数据传输延迟。存内计算通过将计算单元集成到存储器中，消除了数据传输延迟，从而提高了系统性能。什么是存内计算存内计算（Processing-In-Memory）是指在存储器内部直接进行数据处理的技术。存内计算的实现方式主要有两种：模拟存内计算：这种方法利用存储器单

一见已难忘的申公豹·2024-01-31 21:18

C语言实现通讯录(初级版)

前言在深度学习了一段时间C语言后，我们可以实现写一段通讯录功能来巩固已学的知识此篇文章旨在详解通讯路的基本实现，功能框架等等注：此通讯录存在一定的缺陷，下篇文章将会对其进行一定的优化一、通讯录的基本功能在上手写通讯录之前

Tlzns·2024-01-31 20:31

Tensorflow实战深度学习笔记一

人类直观能力----人工智能（自然语言理解、图像识别、语音识别等）。经验----机器学习。训练----特征相关度。

独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

BP图片降噪MATLAB代码

BP(BackPropagation)神经网络是一种常用的深度学习模型,可以用于图像降噪。主要步骤包括:构建BP神经网络模型。包括输入层、隐藏层和输出层。

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

苹果Vision Pro小白入门实战项目-适合新手入门

花生糖@·2024-01-31 18:36

【读点论文】Benchmarking chinese text recognition Datasets, baselines, and an empirical study，中文专题的字符识别

BenchmarkingChineseTextRecognition:Datasets,Baselines,andanEmpiricalStudyAbstract近年来，深度学习的蓬勃发展见证了文本识别的快速发展

羞儿·2024-01-31 18:49

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

材料和方法今天继续使用MNIST数据。方法：这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通过卷积层，池化层来做特征的提取，最后再连上全连接网络。卷积层卷积层就是通过多个filter来生成多张图片，其运算如图所示。池化层池化层就是对图像进行缩减采样，让保证数据特征的情况下减少计算开销。数据处理卷积神经网络和之前的处理不一样，要将图片转换为三维的（RGB），这里MNIST为灰度图，所以是二维的

罗罗攀·2024-01-31 17:40

故障诊断 | 一文解决，GRU门控循环单元故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，GRU门控循环单元故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 17:30

故障诊断 | 一文解决，BP神经网络的故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，BP神经网络的故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 17:30

深度学习之caffe入门一一配置SSD中遇到的问题

用gitclone将代码下载下来之后,需要编译一下,如果之前编译过caffe,直接将之前的makefile.config文件粘贴到caffe-ssd的目录下即可.我将我的makefile.config文件贴出来,大家可以参考一下.##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingan

hhy_csdn·2024-01-31 16:49

基于Python的深度学习基础

深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法类与对象变量是挂在对象身上的标签

程序媛了了·2024-01-31 15:35

故障诊断 | 一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 15:09

金融风控Task2-数据分析

目的EDA（ExploratoryDataAnalysis）价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.了解变量间的相互关系

sunflowers11·2024-01-31 14:17

AI特训一：为什么要学习AI

AI利用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，能够分析大量的数据、识别模式、做出决策和预测AI有哪些强大之处·处理大量数据：AI能够处理和分析大规模数据，挖掘数据中的模式和洞察，从中获取有价值的信息和知识

我不是费圆·2024-01-31 14:14

机器学习强化学习深度学习的区别与联系

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。

坠金·2024-01-31 12:10

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

在机器学习和深度学习中，normalization（归一化）是一种重要的数据预处理步骤，它的目的是改变数值数据的形式，以使其在一个固定的范围内，通常是0到1，或者使其均值为0，标准差为1。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

使用LSTM模型进行乘客的数目预测；2.对文件rest-api-asr_python_audio_16k.m4a进行语音识别

1.使用LSTM模型进行乘客的数目预测数据集international-airline-passengers.csv（可以不在意精度和loss）importpandasaspdimportnumpyasnpfilename=r'C:\Users\15002\Desktop\data1\international-airline-passengers.csv'data=pd.read_csv(fil

小嘤嘤怪学·2024-01-31 12:13

网络深度对深度学习模型性能有什么影响？

深度学习模型之所以在各种任务中取得了成功，足够的网络深度起到了很关键的作用，那么是不是模型越深，性能就越好呢？

jiandanjinxin·2024-01-31 11:35

深度学习主机购置及环境配置(Ubuntu18.04)

万事皆有因最近在学习机器学习，看到了深度学习这一部分。

飞天小小猫·2024-01-31 11:30

模型的收敛

在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。模型的收敛取决于多个因素，包括学习率、数据质量、模型架构等。

幸运小新·2024-01-31 11:56

工具系列(二) 解读使用VSCode与PyCharm连接远程服务器并创建容器进行代码调试

小酒馆燃着灯·2024-01-31 11:16

【深度学习】MNN ImageProcess处理图像顺序，逻辑，均值，方差

文章目录介绍Opencvnumpy等效的MNN处理介绍MNNImageProcess处理图像是先reisze还是后resize，均值方差怎么处理，是什么通道顺序？这篇文章告诉你答案。Opencvnumpy这段代码是一个图像预处理函数，用于对输入的图像进行一系列处理，以便将其用于某些机器学习模型的输入。cv2.imdecode(np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8),

XD742971636·2024-01-31 11:03

故障诊断 | 一文解决，LSTM长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 11:32

深度学习之卷积神经网络

前言如果我们采用多层BP神经网络去训练1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话，就有101210^{12}1012个连接，也就是101210^{12}1012个权值参数。这训练量是很惊人的.卷积神经网络使用权值共享网络结构,降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积网络的“前世今生”卷积网络是一个生物神经网络.其的结论来源于一只猫.D.H.Hubel和T.N.Wi

懒猫gg·2024-01-31 10:35

基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-31 10:34

PaddleOCR安装教程，easyocr库安装记录

并可以此为契机学习深度学习。github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/README_ch.md官网：

marytime·2024-01-31 10:04

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。精度是机器学习中的一个关键参数，因为它量化了分类器识别成功样本的能力。它有时与另一个称为召回的统计数据相结合，该统计数据被定义为真正的阳性预测与所有实际上为阳性的案例的比例。精确度和召回率是权衡取舍;例如，分类器的召回率可能

jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。召回率是机器学习中的一个关键参数，因为它评估分类器识别成功案例的能力。它经常与另一个称为精度的指标一起使用，精度定义为真阳性预测与分类器所有阳性预测的比例。准确率和召回率可以相互抵消，召回率的增加可能会导致