语音识别-深度学习第56页

【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）。对于一个全连接层，如果输入层维度（即输入特征的数量）为1024，输出层维度（即输出特征的数量）为100，那么参数的计算方式如下：权重：每个输入特征都与每个输出特征连接。因此，权重的总数等于输入特征

你好，Albert·2024-01-17 07:37

深度学习基础知识整理

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

一文了解ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模应用

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，为了熟练地掌

AIzmjl·2024-01-17 07:00

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有DBSCAN。k-means由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。具体实现步骤为：设定K个类别的中心的初值；计算每个样本到K个中心的距离，按最近距离进行分类；以每个类别中样本的

BIT_Legend·2024-01-17 07:00

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey,Member,IEEE,SoumenduChakraborty,SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,SnehasisMukherjee,Membe

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

深度学习分类、回归问题评价指标一、分类评价指标1.1混淆矩阵1.2准确率（Accuracy）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score

Ω snow·2024-01-17 07:11

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

每个主题取了1w条，总共7w条数据，也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型，来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数

阡之尘埃·2024-01-17 06:48

探索2023年大模型与AIGC峰会：程序员的学习之旅与未来展望

大模型指的是具有大规模参数的深度学习模型，如自然语言处理领域的Transformer模型。AIGC则是指利用人工智能技术生成全新的、具有创造力的内容，如文本、

百家峰会·2024-01-17 05:03

深度学习常见数据集格式解析

深度学习中常见的数据集格式（主流的目标检测网络要求的格式）主要分为VOC、COCO以及YOLO格式，但是不同的数据标注软件导出的标注格式可能不尽相同，所以我们需要了解不同数据格式的特点以及如何互相转化。

不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

基于深度学习的色情视频鉴定

http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/54577351生活中不可避免会出现色情视频，因此视频的鉴定就成为了我们需要解决的问题，本博客在NSFW项目（见下面参考文献）的基础上面改进了封装，用来检测视频是否是色情视频。首先，这个项目是基于Caffe的，使用的网络结构是ResNet网络（可以查看参考文献中的论文）。为了完成对视频的检测，博主使用了F

SimpleUmbrella·2024-01-17 04:58

深度学习之环境配置（二）：Anaconda配置python，pytorch（dt_pytorch）

深度学习之环境配置（二）：Anaconda配置python，pytorch（dt_pytorch）1Anaconda简介2Windows安装Anaconda3linux安装Anaconda4Anaconda

baltam1995·2024-01-17 03:48

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-01-17 03:08

深度学习的错误总结

在深度学习中，通常会追踪一个批次（batch）中所有样本的损失，并通过累加这些损失来计算整个批次的总损失。2.train_loss是一个变量，用于存储整个训练过程中的损失值的累积总和。

豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

rocky9.1 深度学习环境配置

U盘制作启动盘，安装引导；略过；sudofdisk-l安装nvidia驱动教程参考：Rockylinux安装3090+CUDA11.3+pytorch-知乎驱动下载：Nvidia官网下载对应显卡驱动，网址略#确定系统版本uname-auname-r#查看当前电脑的显卡型号lshw-numeric-Cdisplay#命令行搜索集显和独显lspci|grepVGAlspci|grepNVIDIA#关闭

_helen_520·2024-01-17 02:57

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子，深度学习并不神秘

giszz·2024-01-17 02:56

Matlab深度学习进行波形分割（二）

好久不见今天分享Matlab深度学习——波形分割最近更新：2024年01月15日，左手の明天的第312篇原创博客更新于专栏：matlab####防伪水印——左手の明天####接上上一篇文章详解Matlab

左手の明天·2024-01-17 01:45

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。本期我们来学习keras下面的回调函数callbacks的用法。这里，简单的再说一句，Tensorflow有非常完善的官方文档，相当于学习手册。（而且还有中文网站：https://tensorflow.google.cn/）在

木头里有虫911·2024-01-17 01:19

深度学习进行数据处理(划分测试集和训练集)

自己进行在深度学习时对数据的处理,希望可以帮助大家文章目录前言一、观察数据格式二、划分训练集和测试集总结前言在进行图像分类时我们经常得到的数据集各种各样,接下来我教大家如划分测试集和训练集.一、观察数据格式我们一般获得的数据在一个文件夹里

笔写落去·2024-01-17 01:19

数据结构排序二叉树(下)

哎,调了几天深度学习模型,今天来更新排序二叉树文章目录前言一、排序二叉树的结构定义二、在排序二叉树添加数据三、定义创建排序二叉树函数四、查找一棵二叉排序树中的结点x的所在层数五、删除二叉排序树中T关键字

笔写落去·2024-01-17 00:48

语音识别测试（日更50）2019.4.17

刚才语音写作因为那个程序只能寂寥五分钟好热我后面说的那么多好的有用的GOD,那么记下孙我知道我说的是什么内容殚这次让我再重新去旅游一下再说一遍我发现真的是没有那么事了真正的那句话不管是写作还做任何事,这个高度集中的情况下去作这个事情开启闲聊状态智能电视能做好中途友情的有打扰不等式中发现有上来,你的鸡鸡硬了各种方面的表现还有你这个思维方式特别专门回来了而且中国的特别烦特别像人很伤心,宝宝总有那么多连

慕颖渊·2024-01-17 00:39

李宏毅机器学习——初识深度学习

深度学习简介深度学习的历史1958:Perceptron(linearmodel)1969:Perceptronhaslimitation1980s:Multi-layerperceptronDonothavesignificantdifferencefromDNNtoday1986

migugu·2024-01-17 00:38

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案

A智能分析网关V4基于深度学习和计算机视觉技术，可以通过多种AI周界防范算法，实时、精准地监测人员入侵行为，及时发现异常情况并发出警报，保障周界安全。

TSINGSEE·2024-01-16 23:38

详解Matlab深度学习进行波形分割

好久不见今天分享Matlab深度学习——波形分割最近更新：2024年01月14日，左手の明天的第311篇原创博客更新于专栏：matlab####防伪水印——左手の明天####本文主要说明如何使用matlab

左手の明天·2024-01-16 23:37

深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

梁盼;古彭;杨发展;吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象,给出奖励函数和移动方式等.结合深度学习与确定性策略梯度强化学习

觉主小VV·2024-01-16 22:54

一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）

https://www.toutiao.com/a6717400823107682827/深度学习有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。

喜欢打酱油的老鸟·2024-01-16 22:42

《预训练周刊》第60期：大模型应用图谱、最大ViT模型PaLI、高效英文语音识别Whisper...

No.60智源社区预训练组预训练研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《预训练周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《预训练周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《预训练周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《预训练周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊本期周刊我们进行了版面调整，将各个方向的研究分别汇总并加

智源社区·2024-01-16 22:10

Whisper——部署fast-whisper中文语音识别模型

whisper：https://github.com/openai/whisper/tree/main参考文章：WhisperOpenAI开源语音识别模型环境配置pipinstallfaster-whispertransformers

Irving.Gao·2024-01-16 22:09

从零实现CLIP模型

1.引言CLIP代表语言图像对比预训练模型，是OpenAI于2021年开发的一个深度学习模型。CLIP模型中图像和文本嵌入共享相同的潜在特征空间，从而能够在两种模式之间直接进行对比学习。

赵卓不凡·2024-01-16 22:34

深度学习讲稿(19)

4.2比较：误差与比例尺在前一章中，我们的神经网络给出了预测的结果。但这个结果并不是真实的结果。但是我们知道真实的结果是什么。我们只需要比较我们预测的结果与真实的结果，就知道我们的神经网络预测的误差是多少，从而调整权重使得下一次的误差变小。为了说明这一点，我们首先来尝试一下一个最简单的单节点神经网络模型。在JupyterNotebook中，输入以下的代码：knob_weight=0.5input=

山岳之心·2024-01-16 22:17

深度学习基本概念

理解这25个概念，你的「深度学习」才算入门！

不存在的里皮·2024-01-16 22:38

与微信小程序相爱相杀之旅

和所有热爱AI的人们一样，在一段孤独的摸索旅程中，我勉强完成了几次深度学习模型的训练。其中令我印象较深的成果就是情感分类模型。

泰斯特_·2024-01-16 22:06

深度学习Anaconda与pyTorch环境搭建——看这一篇就够了

Anaconda+PyTorch深度学习环境搭建（PyCharm）Anaconda+PyTorch深度学习环境搭建（PyCharm）前言Anaconda安装什么是Anaconda软件安装添加环境变量Anaconda

ZYiPan·2024-01-16 22:48

深度学习环境配置系列文章（二）：Anaconda配置Python和PyTorch

深度学习环境配置系列文章目录第一章专业名称和配置方案介绍第二章Anaconda配置Python和PyTorch第三章配置VSCode和Jupyter的Python环境第四章配置Windows11和Linux

图灵猫-Arwin·2024-01-16 22:45

ConvMolFeaturizer和WeaveFeaturizer分别是什么？

ConvMolFeaturizer和WeaveFeaturizer是深度学习和化学信息学领域中用于分子特征提取的工具，通常在药物发现和化学数据分析中使用。

CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:03

深度学习中的在线学习、批次学习或小批次学习分别是什么？

在深度学习中，根据数据的处理和模型训练方式的不同，可以将学习方法分为在线学习、批次学习和小批次学习。

CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:00

深度学习——第7章项目实战：自己动手写一个神经网络模型

第7章项目实战：自己动手写一个神经网络模型目录7.1导入数据集7.2定义神经网络输入层、隐藏层、输出层神经元个数7.3网络参数W和b初始化7.4正向传播过程7.5损失函数7.6反向传播过程7.7网络参数更新7.8搭建整个神经网络模型7.9模型训练7.10模型预测7.11隐藏层神经元个数对分类效果的影响上一课主要介绍了最简单的二层神经网络模型，详细推导其正向传播过程和反向传播过程，对整个神经网络的模

曲入冥·2024-01-16 21:01

常见机器学习算法总结

理解和记忆这张图，对你系统化的掌握机器学习与深度学习会非常有帮助！基本公式反面.jpeg

婉妃·2024-01-16 20:39

注意力机制在神经网络中的作用与影响

解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3注意力机制对梯度传播的改进意义3不同变体的注意力机制3.1自注意力3.2多头注意力4注意力机制对神经网络的影响结语前言在深度学习领域

cooldream2009·2024-01-16 19:49

也谈人工智能——AI科普入门

文章目录1.科普入门人工智能的定义人工智能的类型-弱AI与强AI人工智能、深度学习与机器学习人工智能的应用和使用场景语音识别计算机视觉客户服务建议引擎数据分析网络安全行业应用人工智能发展史!

星猿杂谈·2024-01-16 18:51

摔倒识别摄像机

摔倒识别摄像机的工作原理是通过摄像头实时捕捉监控区域的画面，再利用深度学习算法对图像进行分析和识别，从而判断出是否发生摔倒行为。

博瓦科技·2024-01-16 18:44

【小智好书分享• 第一期】深度学习计算机视觉

深度学习技术已在人脸识别、交互式仿真和医学成像方面取得令人兴奋的突破，但最让人心潮澎湃的当属自动驾驶技术。如今，自动驾驶的汽车已经能在高速路上畅意驰骋并对各种复杂路况做出灵活反应了。计算机如何“

.小智·2024-01-16 18:09

【深度学习】各种卷积的理解笔记（2D，3D，1x1，可分离卷积）

卷积1.2D卷积单通道版本多通道版本2.3D卷积3.1x1卷积作用应用4.卷积算法5.可分离卷积空间可分离卷积深度可分离卷积1.2D卷积卷积的目的是从输入中提取有用的特征。在图像处理中，卷积可以选择多种不同的滤波器。每种类型的过滤器都有助于从输入图像中提取不同的方面或特征，例如横向/纵向/对角线边缘。同样，在卷积神经网络中，通过卷积，利用训练过程中自动学习权值的滤波器来提取不同的特征。然后，所有这

夹猪逃·2024-01-16 16:25

傻傻分不清楚的AI、AIGC、AGI

这些系统通过大量的数据和算法进行训练，以实现特定的目标，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。AI系统通常只能在其预定义

cab5·2024-01-16 15:51

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer

Python算法实战·2024-01-16 15:10

竞赛保研基于深度学习的视频多目标跟踪实现

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的视频多目标跟踪实现该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 15:13

我的深度学习日记（一）：安装开发环境

是lethe先生·2024-01-16 15:09

烟火检测AI边缘计算智能分析网关V4在安防项目中的应用及特点

通过深度学习和机器学习等技术，AI可以自动学习和识别各种安全隐患

TSINGSEE·2024-01-16 14:16

AIGC领域的多模态深度学习你知道多少？一文带你Get

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:33

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