郭一璞 假装
量子位 报道 |
你厌倦语音工具包Kaldi了么？有没有觉得它不好用？加拿大也有一群人这么认为。现在，图灵奖得主、AI三巨头之一Yoshua Bengio领衔的研究机构Mila宣布，要联合英伟达、杜比、三星、PyTorch官方、IBM AI研究院等公司和机构，做一个新的开源一体化语音工具包：SpeechBrain。 这个工具包将会非常全能，能用来做语音
推荐项目：CutMix-PyTorch - 提升深度学习模型性能的新颖数据增强技术 CutMix-PyTorchOfficial Pytorch implementation of CutMix regularizer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CutMix-PyTorch 项目简介是一个基于 PyTorch 的开源实现，它引入了一种名为 CutM
# 基于PyTorch的GRU网络音频分类
## 引言
在深度学习的众多应用中，音频处理是一个非常重要且富有挑战性的领域。随着神经网络技术的发展，特别是循环神经网络（RNN）的引入，使得音频信号的处理成为可能。在RNN中，门控循环单元（GRU）是一种有效的变体，因其较少的参数和优秀的性能而备受青睐。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现一个基于GRU的音频分类网络，并提供相关代码示例。
#
谷歌通过使用Go语言创建了一个新的Python运行时，解决了CPython中全局解释器锁（Global Interpreter Lock）导致的并发局限。\\ 谷歌的YouTube前端和API使用Python开发，运行在CPython 2.7之上，CPython 2.7是Python解释器的参考实现。这些年来，Python代码已经增长到数百万行了，在经过对运行时进行性能调整之后一般表现良好。但是
转载
2024-01-20 05:41:28
101阅读
前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。参考内容来自：up主的b站链接
up主将代码和ppt都放在
Googlenet简介Googlenet概述和优化过程一. Inception V1 Inception模型结构。 使用到的优化方法包括：1×1卷积；用池化层代替最后的全连接层。 二. Inception V2 用两个33的卷积代替55的大卷积核(降低参数量的同时减轻了过拟合)，同时还提出了注明的Batch Normalization(简称BN)方法。BN是一个非常有效的正则化方法，可以让大型卷积
2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
转载
2023-10-25 15:33:27
202阅读
# 利用GRU进行音频数据分类的PyTorch实现
音频数据分类是机器学习和深度学习领域的一个重要任务，广泛应用于语音识别、音乐推荐、情感分析等场景。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个基于GRU（门控循环单元，Gated Recurrent Unit）的模型来进行音频数据分类，并通过代码示例和流程图来进行详细说明。
## 一、GRU简介
GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，主要用
## PyTorch GRU的实现
### 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现GRU（Gated Recurrent Unit），并训练一个简单的GRU模型。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变种，适用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
### 整体流程
下面是实现PyTorch GRU的整体步骤：
```mermaid
journey
ti
原创
2023-08-16 17:01:40
232阅读
文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
转载
2023-08-10 10:31:37
222阅读
nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)与普通RNN 区别： GRU支持隐状态的门控，有专门机制确定 何时更新隐状态， 何时重置隐状态。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 GRU源代码：import torch
from torch import nn
from d2l import torch as
转载
2023-05-24 16:51:03
338阅读
# 如何在 PyTorch 中初始化 GRU 网络权重
在深度学习中，模型权重的初始化是一个重要的步骤，尤其是在使用循环神经网络（RNN）如 GRU（门控循环单元）时。正确的初始化可以帮助加速训练过程，并提高模型的性能。本文将指引你通过一系列简单的步骤，了解如何实现 PyTorch 中 GRU 网络的权重初始化。
## 流程概述
下面是一个简单的流程表，显示了实现 GRU 网络权重初始化需要
原创
2024-10-07 05:02:15
300阅读
一、音频原始PCM数据PCM(Pulse Code Modulation)，脉冲编码调制。人耳听到的是模拟信号，PCM是把声音从模拟信号转化为数字信号的技术。原理是用一个固定的频率对模拟信号进行采样，采样后的信号在波形上看就像一串连续的幅值不一的脉冲(脉搏似的短暂起伏的电冲击)，把这些脉冲的幅值按一定精度进行量化，这些量化后的数值被连续的输出、传输、处理或记录到存储介质中，所有这些组成了数字音频的
转载
2023-11-01 20:48:41
194阅读
# PyTorch GRU输入
