bp神经网络与语音识别
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深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破?
Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量(Word Embedding)方法对传统语言模型的提升[1];而且我相信,deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然,深度学习D
沉默术士
7年前
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TensorFlow系列专题(七):一文综述RNN循环神经网络
目录: ● 前言 ● RNN知识结构 ● 简单循环神经网络 ● RNN的基本结构 ● RNN的运算过程和参数更新 ● RNN的前向运算 ● RNN的参数更新 一.前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际
技术小能手
6年前
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人工智能之神经网络特训班课程过半,这些内容关键点你不能错过
2016 年,谷歌 AlphaGo 下围棋战胜了人类世界冠军李世石;美国白宫发布了人工智能白皮书;微软研发的 AI 语音识别首次超过了人类...人工智能一跃成为产业发展的主要方向、科技进步的关键源动力。 相信很多人都注意到了这一趋势,但现实是:仍有许多朋友对
玄学酱
7年前
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UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合
【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习
技术小能手
6年前
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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro
7年前
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深度学习及其在语音处理中的应用综述
版权声明:本文为博主原创文章,原文均发表自http://www.yushuai.me。未经允许,禁止转载。 https://blog.csdn.net/davidcheungchina/article/details/78
真正的迪迦
7年前
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深度神经网络(DNN)的正则化
和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L
文艺小青年
7年前
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零基础入门深度学习(四):循环神经网络
投稿:Intelligent Software Development 团队介绍:团队成员来自一线互联网公司,工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线,曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
努力酱
7年前
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