● 深度学习了解多少，有看过底层代码吗？caffe,tf? ● 除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？ 参考回答： 讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。 ● 用 ...
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2019-06-03 21:52:29
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书接上回，讲到hdf5的编译，接下来讲后续依赖的编译。 一、opencv 我这里使用的版本是3.1，具体我也不知道为什么但大家都在用。 下载好源码后进入opencv目录下 1.执行mkdir build && cd build 2.执行cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ...
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2019-06-02 01:04:27
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http://baike.sm.cn/item/e7f8f2455e1741577d4d968e2ecb842c.html?from=smsc&uc_param_str=dnntnwvepffrgibijbpr WriteOnce及RunAnywhere ...
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2019-06-01 19:17:57
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一、opencv的示例模型文件 使用Torch模型【OpenCV对各种模型兼容并包，起到胶水作用】，下载地址：fast_neural_style_eccv16_starry_night.t7http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style... ...
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2019-05-03 09:42:29
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softmax 和 cross entropy 是机器学习中很常用的函数，softmax 常用来作为 DNN 分类网络最后一层的激活函数，而 cross entropy 也是一种常用的 loss function。熟悉两者的求导有助于理解为什么 tensorflow 会把这两个函数封装成一个 fun... ...
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2019-04-29 16:03:27
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BinaryNet：通过权重和激活约束为+1或 1训练深度神经网络 [TOC] 摘要 ? 我们提出了BinaryNet，它是一种当计算参数的梯度时，可以用二进化权重和激活值训练DNN的方法。我们证明了可以用BinaryNet在MNIST上训练多层感知器,也可以在CIFAR 10和SNHN的训练Con ...
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2019-03-31 19:22:20
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摘要 虽然权重和激活量化是深度神经网络（DNN）压缩的有效方法，并且具有很多利用bit操作来提高推理速度的潜力，但在量化模型和完整模型之间的预测精度方面仍存在明显差距。为了解决这个差距，我们建议联合训练量化的，位操作兼容的DNN及其相关的量化器，而不是使用固定的手工量化方案，例如均匀或对数量化。我们 ...
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2019-03-27 12:29:39
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鼻咽癌/鼻咽淋巴瘤数据处理报告 一、 数据处理与数据划分 数据集为三种成像状态下的特征（以其中一种成像状态为例），共计107条数据，每一条数据有186列，前185列为属性列，最后一列为类标签。 数据集中的几条数据，存在部分属性列值缺失，做了补零处理，但是有属性列的原始值也为零，所以补零操作会影响预测 ...
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2019-03-02 18:31:55
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python编程语言无疑是人工智能最重要的语言之一，但是其中语音识别是当前人工智能比较热门的方向，百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等其他各大公司都推出了各自的语音助手机器人，其识别算法主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。
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编程语言 时间：
2019-02-12 19:04:15
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一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在102 ...
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2019-01-26 21:38:28
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