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三分钟解读，明星级Web3.0赛道——Gamium

关于Gamium（GMM）Gamium是Web3.0和Metaverse应用程序的数字身份，具有独特的互操作性和可用性，让每个人都可以通过GamiumSDK构建他们想要的任何东西。
zd1991054·2022-11-09 16:37

GrabCut算法详解：从GMM模型说起

GrabCut算法详解：从GMM模型说起最近正在学习CG，争取有时间就看点论文写写代码。
lvzelong2014·2022-11-09 15:48

机器学习笔记之高斯混合模型(一)模型介绍

模型介绍引言高斯混合模型介绍示例介绍从几何角度观察高斯混合模型从混合模型的角度观察概率混合模型的引出从概率生成模型的角度观察高斯混合模型引言上一系列介绍了EM算法，本节将介绍第一个基于EM算法求解的概率生成模型——高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM
静静的喝酒·2022-11-09 13:35

【周志华机器学习】九、聚类

1.基本概念1.1距离度量1.2性能度量1.2.1外部指标1.2.2内部指标2.原型聚类2.1K-Means1.k值的选择2.K-Means优缺点及改进2.2学习向量量化（LVQ）2.3高斯混合聚类（GMM
CHH3213·2022-11-08 13:18

图像算法五 —— EM算法

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极广泛的用途，例如常被用用来学习：高斯混合模型（GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）；
L☆★·2022-11-07 17:46

常见的六大聚类算法

目录1.K-Means(K均值)聚类2.均值漂移聚类3.基于密度的聚类方法(DBSCAN)4.用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类5.凝聚层次聚类6.图团体检测(GraphCommunityDetection
睡觉特早头发特多·2022-11-06 20:01

机器学习-降维方法：PCA、KPCA、LDA、LLE、LE、t-SNE、AutoEncoder、MDS、ISOMAP、FastICA、SVD、LPP、ICA

无监督学习{化繁为简{聚类(Clustering){k-Means算法k-Means++算法密度聚类算法{DBSCAN算法密度最大值聚类算法谱聚类算法GMM(高斯混合模型)聚类算法TopicModel(
u013250861·2022-10-30 02:36

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模，从统计角度表示数据分布与数据生成方式，收敛速度快常见生成模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM
wamg潇潇·2022-10-22 07:43

ACM MM 2022 | 基于GMM的多重prototype，助力UDA语义分割新SOTA

©作者|陆裕磊单位|浙江大学研究方向|图像分割领域自适应论文标题：BidirectionalSelf-TrainingwithMultipleAnisotropicPrototypesforDomainAdaptiveSemanticSegmentation论文作者：YuleiLu,YaweiLuo,LiZhang,ZheyangLi,YiYang,JunXiao(ACMMM2022)论文链接：h
PaperWeekly·2022-10-19 07:15

哈尔滨工业大学2021机器学习期末考试原题

条件熵的定义，给出它在本课程中的一个应用，这样做有什么好处，给出你的直观理解，3.朴素贝叶斯满足什么假设，在参数估计中有什么作用，朴素贝叶斯分类器是否是出错概率下的最优分类器，给出证明4.k-means和GMM
云屿·2022-10-07 07:07

聚类模型-图聚类-谱聚类

聚类模型1、层次聚类2、原型聚类-K-means3、模型聚类-GMM4、EM算法-LDA主题模型5、密度聚类-DBSCAN6、图聚类-谱聚类六、图聚类-谱聚类谱聚类是一种定义在图上的聚类算法，与其说是聚类算法
myazi·2022-10-01 07:00

【网络流量识别】【聚类】【二】FCM和GMM—使用聚类技术和性能比较进行网络流量异常检测

本文介绍采用高斯混合模型（GMM）和模糊C均值聚类（FCM）来进行网络流量异常检测的方法。原文来自IEEE，发表日期2013年。
昔我往矣wood·2022-09-30 07:30

【ML】高斯混合模型（GMM）

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟混合模型
Sonhhxg_柒·2022-09-27 16:54

混合高斯背景建模算法GMM

高斯混合模型介绍高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了**期望最大（ExpectationMaximization
qq_1041357701·2022-09-25 18:04

学习笔记：基于GMM的语音转换

基于高斯混合模型的语音转换（VoiceconversionbasedonGassianmixturemodel）任务：把说话人A的声音转换成说话人B的声音，保持语义信息不变。实验部分：男女声转换概述语音合成任务：语音转换（VoiceConversion,VC）文语转换（TexttoSpeech,TTS）语音生成（VoiceGeneration,VG）今天主要学习语音转换VC任务。语音转换将语音经过
BarbaraChow·2022-09-15 22:04

Halcon 算子

1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
吴安·2022-09-01 07:26

Halcon 常用算子使用场合

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
weixin_34107739·2022-09-01 07:18

Halcon算子解释大全

请访问重码网,网址:http://www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm
重码网·2022-09-01 07:45

Halcon20算子中文解释

Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
WayHonor-机器视觉·2022-09-01 07:09

Halcon功能算子

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
Zach_ZhouY·2022-09-01 07:06

HALCON 的运算符及功能-------------Chapter 1 :Classification

1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
hepan0818·2022-09-01 07:33

Halcon一些功能算子

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
Ron&&Li·2022-09-01 07:32

无监督学习分类

目录1聚类1.1K-均值算法(K-Means)1.2层次聚类(HierarchicalClustering)1.3基于密度聚类MeanShift1.4基于密度聚类DBSCAN1.5高斯混合模型(GMM)
daoboker·2022-08-31 07:59

高斯混合模型（GMM）

复习：1.概率密度函数，密度函数，概率分布函数和累计分布函数概率密度函数一般以大写“PDF”（ProbabilityDensityFunction），也称概率分布函数，有的时候又简称概率分布函数。而累计分布函数是概率分布函数的积分。注意区分从数学上看，累计分布函数F(x)=P(X_<这个我可不知道会不会头痛，还有那些看到难题就头痛的病人也不在讨论范围啊！）。那么医生凭什么说那个病人就是感冒呢？哦，
ancheng9197·2022-08-20 07:58

算法手记整理

文章目录1、FPGrowth_频繁项挖掘2、FTRL_在线学习3、GMM高斯混合模型4、HMM_隐马尔可夫5、LightGBM6、LOF_局部异常因子7、louvain_社区挖掘8、one-classSVM9
明日韭菜·2022-08-17 07:28

基于Python实现k-means算法和混合高斯模型

应用：可以UCI上找一个简单问题数据，用你实现的GMM进行聚类。3.
biyezuopin·2022-08-14 17:41

机器学习算法----聚类 (K-Means、LVQ、GMM、DBSCAN、AGNES) (学习笔记)

文章目录聚类简介聚类和分类的区别基础概念外部指标内部指标距离度量和非距离度量距离度量方法有序属性和无序属性原型聚类k均值算法(K-means)学习向量化（LVQ）高斯混合聚类（GMM）密度聚类(DBSCAN
深度不学习！！·2022-08-13 16:24

kaldi的编译安装与报错解决方法

它自带了很多特征提取模块，能提取MFCC/ivector/xvector等语音特征；也自带了很多语音模型代码，可以直接使用或重新训练GMM-HMM等模型；它还支持GPU进行训练。可以说是功能很强大了。
ybdesire·2022-08-11 07:02

Chapter 11 EM算法

3高斯混合模型（GMM模型）随机变量X是有K个高斯分布混合而成，取各个高斯分布的概率
桑之未落0208·2022-08-05 19:23

OpenCV中Grabcut算法的具体使用

该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果.1.Grabcut的目标和背景的模型是RGB三通道的混合高斯模型GMM;2.GrabCut为一个不断进行分割估计和模型参数学习的交互
·2022-08-03 16:18

论文分享-- >异常检测-- >Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection

DeepAutoencodingGaussianMixtureModelforUnsupervisedAnomalyDetection，论文链接DAGMM，参考的代码链接CODE，本论文旨在将神经网络、EM与GMM
村头陶员外·2022-08-02 16:01

R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型

介绍自Hansen(1982)以来，广义矩量法(GMM)已成为应用经济学和金融学许多领域的重要估计程序。)介绍了两步GMM(2SGMM)。它可以看作是许多其他估计方法的概括，例如最小二乘法(LS)、
·2022-07-12 15:01

语音处理理论和应用

音频信号主要的问题语音信号预处理步骤语音信号分析和特征提取语音特征语音特征提取方法什么是MFCCMFCC提取过程语音识别语音识别概念和应用语音识别现状语音识别难点语音识别任务处理流程语音合成应用场景语音合成处理流程文本分析语音信号语音信号分析方法语音信号数字化传统语音模型（GMM-HMM
C君莫笑·2022-07-11 07:31

GMM（高斯混合模型）的动态背景分割

以下是GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。
breeze_blows·2022-07-10 07:54

opencv3机器学习之EM算法示例详解

实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在
·2022-06-30 09:50

Matlab绘制散点密度图

下图为博客园MATLAB实例：散点密度图中的输出结果，其所用数据源于博客园文章MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法。
A-Chin·2022-06-29 23:27

【EM+GMM】基于EM和GMM算法的目标轨迹跟踪和异常行为识别matlab仿真

1.软件版本matlab2013b2.系统概述3.部分源码clc;clear;closeall;warningoff;addpath'func\'%训练数据Is=imread('Track_file\tower1.bmp');loadTrack_file\track1.matloadTrack_file\track2.matfigure(1);subplot(121);imshow(Is);hol
fpga和matlab·2022-06-27 07:26

一文读懂EM期望最大化算法和一维高斯混合模型GMM

EM最大期望算法是一个数值求解似然函数极大值的迭代算法，就好像梯度下降算法是一种数值求解损失函数极小值的迭代算法一样。EM算法通常适合于随机变量依赖于另外一些不可观测的随机变量(称之为隐含变量或者中间变量)的场景。此时由于似然函数的表示形式较为复杂(含有对隐含变量的累加求和或者积分)，难以求导获取似然函数的极大值，也无法方便地应用梯度下降算法进行优化。而EM算法是一个类似梯度下降算法的迭代算法，它
Python_Ai_Road·2022-06-23 02:23

对比GMM-HMM、DNN-HMM、DNN-CTC 三个模型的优缺点

语音识别的研究工作大约开始于50年代，当时AT&TBell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统――Audry系统。70年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。80年代，语音识别研究进一步走向深入，
玛卡-巴卡的衣柜·2022-06-13 07:39

说话人识别（声纹识别）发展史简单总结——（阶段学习总结，GMM,GMM-UBM,GMM-SVM理解）

本文的创新点与关键点之一：GMM,GMM-UBM,GMM-SVM的理解大概是从10月20号开始由于项目需要开始接触说话人识别这一研究方向，这一个多月的时间主要是看论文中文英文，尤其是综述文章，当然也试着了解传统方法背后的思路和原理
zengxinch·2022-06-13 07:35

python gmm em算法 2维数据_AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统（深度解析）...

扫描下方“AI大道理”，选择“关注”公众号上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。
weixin_39958019·2022-06-13 07:33

语音识别维特比解码_AI大语音（九）| 基于GMM-HMM的连续语音识别系统（深度解析）...

扫描下方“AI大道理”，选择“关注”公众号上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。
pendd~~~·2022-06-13 07:30

语音识别系列1--语音识别CTC之数据准备

而CTC则直接将语音转到频域即可使用，传统的HMM在训练之前需要对数据进行帧对齐，对齐的过程首先要进行HMM-GMM的聚类，并且较小的建模粒度需要做状态的绑
心学-知行合一·2022-06-13 07:59

Kaldi：从零搭建语音识别系统

搭建一个完整的DNN-HMM系统首先需要准备训练数据，包括音频数据、声学数据和语言数据，这些数据需要按照一定的格式准备，完成之后使用训练脚本训练出一个基于三音素的GMM-HMM模型，然后进行强制对齐，之后使用
大桃子技术·2022-06-13 07:27

AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统（深度解析）

上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。本系统是单音素，未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。
AI大道理·2022-06-13 07:26

语音识别系统原理介绍----gmm-hmm

从寒假前的博客：语音识别系统原理介绍---从gmm-hmm到dnn-hmm，最近有时间的时候我还是在不断的去理解gmm-hmm这个基准模型。下面我讲从提玩mfcc特征开始说起，希望可以让你有所收获吧。
绝对不要看眼睛里的郁金香·2022-06-13 07:21

语音识别 | GMM-HMM、DNN-HMM等主流算法及前沿技术

语音识别是智能交互中大家接触极其广泛的技术，随着深度学习的突破，语音识别技术得到了长足的发展并且具备“快”“易”“Hands-Free”等特点及优势。语音识别技术不断发展，落地应用远不止于“替代输入法”，手机语音助手、智能家居、无人驾驶、移动机器人语音指令交互等众多场景中，语音识别技术都扮演着不可或缺的角色。落地应用虽然广，但高端语音识别专业人才却是急缺，这主要因为语音识别具有典型的跨学科特点，涉
PaperWeekly·2022-06-13 07:12

搭建基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统

一、准备首先明确这是一个基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统，它和基于GMM-HMM的孤立词识别系统有很大不同，孤立词识别系统的很好的一个参考文章是这篇，下面将简要介绍两个模型的区别，图和说明都是为了表述而简化的概念性版本
bullnfresh·2022-06-13 07:42

基于GMM-HMM的语音识别系统搭建

参考资料GMM-HMM语音识别模型原理篇语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起动态规划之隐含马尔可夫模型(HMM)和维特比算法(ViterbiAlgorithm)机器学习-隐马尔可夫模型算法HMM
RockWang.·2022-06-13 07:09

汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解

基于像素分布的分割算法：KMeans、FuzzyCMeans、GMM、MeanShift基于图像拓扑结构的分割算法：分水岭填充、轮廓边缘分析基于能量最大化的分割方法：图割但是随着深
小白学视觉·2022-06-12 07:46
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