深度前馈网络反向传播
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深度前馈网络反向传播 相关的博客
基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?
小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时,模型大小只有后者的四分之一,且合成速度是后者的四倍,非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者:毕梦霄/
初商
5年前
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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?
研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率
技术小能手
6年前
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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?
![image](https://yqfile.alicdn.com/a0d7ff6ff20a44527613e380915391fc825a0462.png) 小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆
技术小能手
5年前
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基础 | 神经网络快速入门:什么是多层感知器和反向传播?
本文对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍。作者 Ujjwal Karn 在机器学习领域有三年的从业和研究经验,对深度学习在语音和视觉识别上的应用非常感兴趣。 人工神经网络是一种计算模型,启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视
沉默术士
7年前
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RNN系列教程之三 | 基于时间的反向传播算法和梯度消失问题
前一部分中,我们介绍了如何在Python和Theano框架下实现RNN,但还未深入了解时序反向传播算法(BPTT)是如何计算梯度的。 这周,我们将简单介绍BPTT,并解释其与传统反向传播的区别。我们还将了解梯度消失问题,这也是推动LSTM(长短时记忆)和GR
玄学酱
6年前
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基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)
***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning,总觉得光是看视频和做作业还不够,还是得自己动手写写代码,亲自实现课程里提到的算法内容,于是便有了这篇博客
廖致君
6年前
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深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导
目录神经网络算法的直观了解 21 表征假设和激活函数 1 神经网络过程描述 2 神经网络相关的几个问题 22 结构设计Architecture Design 23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective 24
技术小能手
6年前
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一文读懂如何用深度学习实现网络安全
简介 我们看到的大多数深度学习应用程序通常面向市场、销售、金融等领域,但在使用深度学习来保护这些领域的产品和业务、避免恶意软件和黑客攻击方面,则鲜有文章或资源。 像谷歌、脸谱、微软和SalesForce这样的大型科技公司已经将深度学习嵌入他们的产品之中,但网
技术小能手
6年前
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