《Notes on Convolutional Neural Networks》中详细讲解了CNN的BP过程，下面结合Deep learn toolbox中CNN的BP源码对此做一些解析 卷积层： 卷积层的前向传导：
本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联，搞明白之后又不太明白如何使用BPTT
《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章，对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有30篇论文，本书期望里面的文章随着时间能成为经典，不过正如bengio（超级大神）说的“the wisdom distilled&nb
传统全连接BP网络与CNN的一些总结与联系本文的目的是：1、 对刚学知识的温故知新；2、 作为一个笔记作用；3、 恳请对错误点或者不恰当点的指正。下面开始扯皮。网络前向传播略。BP网络反馈过程：证明过程略，主要是链式法则，网上一大堆证明。下面给出结论，各个符号的意义体会到其中道理即可。（粗体是向量or矩阵，正常体是标量）一个重要的定义------误差调整项（or灵敏度
经过上一篇博客，我们已经获得了人脸分类的模型，这次我们只需要简单的调整，就可以获得提取人脸特征的模型，然后对比人脸之间的特征，就可以知道2张图片是否是同一个人了代码步骤如下从“olivettifaces.jpg”中截取人脸，将同一个人的人脸放在同一文件夹下读取上一个博客的训练好的模型修改模型为提取特征的模型从同一个头像文件夹下读取图片，将第一张图片与其他图片的特征做对比，查看对比结果代码如下1.截
# Android语音识别对比实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Android语音识别对比。以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 获取用户语音输入 |
| 步骤二 | 将语音转换为文本 |
| 步骤三 | 对比用户文本与预设文本 |
| 步骤四 | 输出对比结果 |
接下来，我将详细讲解每一步需要做什么，并提供
在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
SLAM导航机器人零基础实战系列：（七）语音交互与自然语言处理——1.语音交互相关技术摘要
介绍CNN的BP算法之前还是先看下DNN，两者有很多相似的地方DNN的BP算法 1.第i层神经元的输出 2.第i层神经元的输入 3.从第l-1层mapping到l层的权值矩阵 4.与上面参数对应的偏移量 5.train data的输入 6.train data的输出 7.设我们的输出层为第l层，对应,采用均方差来度量误差，对应的损失函数为 有了损失函数之后就开始采用梯度下降法，记住我们的目的是为了
首先跟大家说声新年快乐啊，刚刚步入16年啊，啊哈哈。额，您继续看。。 暂时只包含全连接的BP，至于conv的。。预先说明 由于有些人实在太蠢，没办法只能加上这一段。首先，这里面什么看成变量，什么看成常量。 变量：网络的权值W（偏置b默认在W内。）以及输入X。 常量：就是target 你可能会说呃呃呃，不是输入都是有值得吗，不都是数吗，怎么会是变量啊。
0 前言学习CNN的反向传播算法之前最后先弄明白全连接网络的反向传播算法。裂墙推荐这个篇博客神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程，保证博到病除。 CNN 中的卷积操作则不再是全连接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。1 全连接网络的反向传播算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉
语音识别 移动开发
原创
2013-06-20 18:12:34
6135阅读
我们知道，在任何机器学习模型中，都会有一个代价函数的概念。当训练样本一定时，这个代价函数实际上是一个自变量为模型参数，因变量为代价大小的函数。那么我们训练一个机器学习模型的目的就是，通过改变模型参数，来最小化模型的代价。那么问题来了，以什么样的方式来改变模型参数？一个很直观的方法是令模型的参数在其梯度方向上改变（关于梯度与函数大小的关系大家可以参考高等数学相应章节）。所以切入点是要求每个参数
前言上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的反向传播算法BPTT，及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因。BPTTRNN的反向传播，也称为基于时间的反向传播算法BPTT(back propagation through time)。对所有参数求损失函数的偏导，并不断调整这些参数使得损失函数变得尽可能小。先贴出RNN的结构图以供观赏，下面讲的都是图中的单层单向R
CCF BYu L , Dong J , Chen L , et al. PBCNN: Packet Bytes-based Convolutional Neural Network for Network Intrusion Detection[J]. Computer Networks, 2021, 194:108-117.PBCNN：基于分组字节的卷积神经网络，用于网络入侵检测 文章目录代码
4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算
Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM 文章目录Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM前言一、语音识别概况二、语音识别基本原理三、DTW（动态时间弯折）算法四、GMM-HMM 前言前面的内容中我们完成了特征的提取,那么本章节我们主要进行理论部分的笔记。知道自己在干嘛才能更好效率的学习,简单对语音识别进行一个回顾,然后介绍一下语音识别常用的也是最简
本项目采用了 百度人脸识别 第三方接口，实现了自选图片人脸识别和 两张图片的1：1对比，可返回比对相似度信息。目前百度向个人开发者提供了免费人脸识别接口，QPS限制为2，企业认证后并发数可增至 5，亲测可用。 以下是简单应用：一 、所需权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/&g
android应用百度语音识别、语音合成和语音唤醒下载SDK有两种方式实现语音识别：API和SDK集成唤醒功能默认唤醒词是百度一下或者小度你好，可以到官网去自定义唤醒词语音合成下载的SDK里有详细的文档说明，按照里面的做就行了记得把SDK里面demo的assets和jniLibs复制到项目中，具体看github直接上代码吧MainActivity.javapackage com.example.r
## Java图像识别对比算法
在现代社会中，图像识别技术已经成为了人工智能领域中的一个重要应用方向。在Java领域中，图像识别对比算法被广泛应用于各种场景，如人脸识别、车牌识别、物体检测等。本文将介绍Java图像识别对比算法的基本原理，并给出一个简单的示例代码。
### 图像对比算法原理
图像对比算法的核心思想是将两幅图像进行比较，找出它们之间的相似度。在Java中，常用的图像对比算法包括
