本文是论文 Neural Network Models for Paraphrase Identification, Semantic Textual Similarity, Natural Language Inference, and Question Answering 的笔记摘要 在本文中，我们分析了句子对建模的几种神经网络设计(及其变体)， 并在八个数据集中比较它们的性能，包括释义识别
声明：文中内容基于山东某高校数据挖掘课程的课件，本系列文章为课程内容的个人总结以及笔记内容。神经网络感知机（M-P神经元模型）感知机激活函数BP神经网络异或问题多层神经网络下的异或问题 p、q为输入，OR、NAND为隐藏层，AND为输出多层神经网络的激活函数：Sigmoid(x)BP神经网络的结构BP神经网络的应用例子 把整个数据集根据训练集：验证集 为 7：3的比例进行划分（1）设计神经网络模型
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2023-11-07 00:10:24
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一、时序数据卷积神经网络是针对二维位置相关的图片，它采取权值共享的思想，使用一个滑动的窗口去提取每一个位置相关的信息，自然界除了位置相关的信息以外，还存在另一种跟时序相关的数据类型，例如：序列信号，语音信号。对于按时间轴不停产生的信号，神经网络中，我们称其为temporal signals，而循环神经网络处理的就是拥有时序相关或者前后相关的数据类型（Sequence）。二、embedding数据类
由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效学习方法。人工神经网络的研究在一定程度上受到了生物学的启发，因为生物的学习系统是由相互连接的神经元（neur
数据增强（data augmentation）数据增强主要用来防止过拟合，用于dataset较小的时候。 之前对神经网络有过了解的人都知道，虽然一个两层网络在理论上可以拟合所有的分布，但是并不容易学习得到。因此在实际中，我们通常会增加神经网络的深度和广度，从而让神经网络的学习能力增强，便于拟合训练数据的分布情况。在卷积神经网络中，有人实验得到，深度比广度更重要。然而随着神经网络的加深，需要学习的
深度神经网络算法，是基于神经网络算法的一种拓展，其层数更深，达到多层，本文以简单神经网络为例，利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数，文章最后，基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序，并对异或运算和0-9字符集进行预测。一、问题引入 利用如下图像结构，通过训练集对其参数进行训练，当有新的测试数据时，通过更新函数，获得正确的预测值，更新函数方程为： Oij
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2023-09-29 19:40:40
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An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks Yong Xu, Jun Du, Li-Rong Dai, and Chin-Hui Lee, Fellow, IEEE机翻 不准确 请见谅摘要本文提出了一种基于回归的语音增强框架，该框架使用具有多层深度架构的深度神经网络（DNN）。在DNN学习过程中
【导读】Graph Neural Network（GNN）由于具有分析图结构数据的能力而受到了广泛的关注。本文对Graph Neural Network进行了简要介绍。它涵盖了一些图论，以便于理解图和分析图时遇到的问题。然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些应用。图论
首先，我们需要知道什么是图。图是一种由两个部分组成的数据结构：顶点和edge。
1月30日消息，尽管手机终端上各种语音助手的混战正如火如荼，但对于一些有着浓重口音的用户而言，语音助手的体验似乎远没有宣传的那么好：语音助手听不懂自己的话，这才是最大的问题。事实上，对于普通话语音识别而言，南腔北调的口音确实是一个巨大的挑战。随着语音数据的积累和语言模型的丰富，语音识别已经逐渐由象牙塔走进人们的生活，而口音则是语音识别进门之前的最后一个堡垒。这个堡垒可能会随着最近几年在语音识别领
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2023-11-04 18:51:51
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1、MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个由手写数字图片构成的数据集，数字由0~9组成，图片大小为28*28MNIST数据集包含训练集mnist.train和测试集mnist.test两部分训练集mnist.train包含60000张图片，其中55000张训练用，5000张验证用测试集mnist.test包含10000张图片，用于测试 2、MNIST数据集下载第一种下载方式是直接去官
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2023-09-22 13:25:06
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注：为了便于理解，我在翻译的时候可能不完全遵循原文句子，部分内容经过理解使用了自己的表达；论文部分原文是英文，我也将其翻译了。什么是胶囊网络？胶囊网络是 Geoffrey Hinton 提出的一种新型神经网络结构，为了解决卷积神经网络（ConvNets）的一些缺点，提出了胶囊网络。话不多说，来看看这个听起来就像「一颗一颗药摆在你面前」的网络是怎么样的。卷积网络有平移不变性平移不
近来在了解卷积神经网络（CNN），后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络（TDNN）影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。该文写与1989年，在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.7%。是CNN的先驱。普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音"B", "
云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索，一种是基于原有的 CNN-RNN-CTC 网络的改进，一种是基于 CTC loss 与 attention loss 结合机制的网络。下面是对这两种方法的详细解读。1、CASCADED CNN-RESBILSTM-CTC: AN END-TO-END ACOUSTIC MODEL FOR SPEECH RECOGNITION地址：https:/
摘要探索将循环神经网络和连接时序分类算法应用于藏语语音识别声学建模，实现端到端的模型训练。同时根据声学建模输入与输出的关系，通过在隐含层输出序列上引入时域卷积操作来对网络隐含层时域展开步数进行约简，从而有效提升模型的训练与解码效率。实验结果显示，与传统基于隐马尔可夫模型的声学建模方法相比，循环神经网络模型在藏语拉萨话音素识别任务上具有更好的识别性能，而引入时域卷积操作的循环神经网络声学模型在保持同
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2023-08-25 15:54:50
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在过去的十多年里，机器学习的进步为越来越先进的语音识别工具的发展铺平了道路。通过分析人类语音的音频文件，这些工具可以学会识别不同语言中的单词和短语，并将它们转换成机器可读的格式。 人工神经网络和人工蜂群优化 而几个机器学习基于语音的模型在语音方面取得了很好的效果。识别任务，它们并不总是在所有语言中都表现良好。例如，当一种语言有许多发音相似的词汇时，语音识别系统的性能就会大大下降。印度圣雄
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2023-08-11 20:57:58
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人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）中的单个人工神经元是对生物神经元的高度抽象、提炼和简化，模拟了后者的若干基本性质。得益于误差反向传播算法，网络权重可根据设定的目标函数得到有效地调整，ANN在视觉、文本、语音等领域都取得了巨大的成功，各种新奇的网络结构、训练策略层出不穷，ANN获得了蓬勃发展，大量科研及工程人才投入之中，强力推动了学术研究及工业应用。相较而
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2023-10-30 23:35:03
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前馈神经网络 如何训练神经网络 神经网络是一个带参数（w,b）的函数 设计损失函数 梯度下降 反向传播1.Tandem 结构DNN的输入： 连续若干帧的滤波器组输出 甚至直接输入波形DNN的输出：&
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2023-11-02 09:55:40
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前言总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShort
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2023-10-12 13:18:03
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ASR神经网络实战kaldi语音识别理论与实践课程学习。之前学习了基于GMM-HMM的传统语音识别：GMM-HMM 其中也包含Kaldi架构的简介，语音数据的预处理，特征提取等过程。 今天学习基于神经网络的语音识别。神经网络训练脚本以TDNN为例。Kaldi中大部分的例子egs里，都提供了训练thnn的recipe。不同recipes的内容可能有所差异，但大体都能分为3个部分。 神经网络confi
1. 背景介绍语音是人类自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了 3 种技术，即自动语音识别（automatic speech recognition， ASR）、自然语言处理（natural language processing， NLP）和语音合成（speech synthesis，SS）。语音识别技
