深度全序列卷积网络

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干货｜语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场

导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经
青衫无名 7年前 2975

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

使用专用硬件加速深度卷积神经网络

英文论文链接：http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715 翻译：卜居 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/detail
以亭 9年前 4155

一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义：        简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Network
【方向】 6年前 17279

简单入门——深度学习笔记（Part II）

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校，徒步旅行爱好者，目前是深度学习\数据科学实习生，研究领域专注于深度学习、编程、金融等方面。 个人主
【方向】 7年前 5316

万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理？

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 该文是对卷积神经网络的介绍，并假设你理解前馈神经网络。 如果不是，强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接： https://www.zhihu.com/quest
行者武松 7年前 1074

简单入门——深度学习笔记（Part II）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/72036 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校，徒步旅行爱好者，
uncle_ll 7年前 1504

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