监督学习的方法可以分为2类，生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别为生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）。 生成方法：由数据首先学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)。即通过学习先验分布来推导后验分布而进行分类生成
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2024-03-19 13:13:54
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目录Intro改进思路1 Seq2Seq + Context 模型2 Seq2Seq + Attention模型3 Seq2Seq + 动态记忆网络DMN(dynamic memory network)模型4 改进目标函数：最大化互信息 maximum mutual information5 Seq2Seq + Speaker Embedding(用户画像)模型Ref
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2024-03-21 23:13:40
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1 语音生成系统 发声器官：声带，声道 声带：声音的激励，开启闭合一次形成浊音的激励脉冲，其频率为60-450hz，也称为基音频率 声道：从声带到嘴唇的呼吸通道，声音的信道，决定一个人的声纹 人声按照声带振动与否，分为浊
深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络 概率生成模型（ Probabilistic Generative Model ），简称生成模型，是概率统计和机器学习领域的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型．生成模型通常包含两个基本功能：概率密度估计和生成样本（即采样）. 深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
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2024-04-16 08:59:31
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1. 缘由–数据稀疏问题假设k泛指某一事件，N(k)表示事件k观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件k的概率估计为p(k)=N(k)N,在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。2. 解决方法–平滑给“零概率和低概率的N元语法”指派非零概率。平滑分为打折和回退，打折是指将某个非零n元语法的计数降下来，把这部分概率量指
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2024-02-23 09:22:43
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无论是分析哲学还是欧洲大陆哲学，都重视研究语言，这是当代西方哲学的一个重要特征，语言不能脱离世界，语言只有表现世界才有它正真的存在。当代美国语言大师乔姆斯基首创了转换生成语法理论，正是这种转换生成语法在语言中挑起了一场革命。它标志着西方语言学的研究，尤其是美国的语言学界研究进入了一个崭新的时代，即乔姆斯基时期。一、乔姆斯基“革命”乔姆斯基的转换生成语法所研究的不是语言现象，也不是人们的语言运用，而
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2024-05-15 20:41:14
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## Java自动生成邮件实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java自动生成邮件的功能。在这个过程中，我们将使用JavaMail API来发送邮件。下面是整个实现过程的步骤：
### 流程步骤
```mermaid
erDiagram
发送邮件 --> 生成邮件 --> 设置邮件内容 --> 设置收件人 --> 设置发件人 --> 连接邮件服务器 --> 发送
``
原创
2024-06-05 06:41:09
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摘要我们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文 本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本 到文本的生成、意义到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成等。上述每项 技术均极具挑战性，在自然语言处理与人工智能领域均有相当多的前沿研究，近几年业界也 产生了若干具有国际影响力的成果与应用。本文对上述前沿技术的国内外研究
1 引用Min Wang1,2, Yanzhen Zou1,2(B), Yingkui Cao1,2, and Bing Xie1,2,Searching Software Knowledge Graph with Question,1 Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Peking University, M
Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波 形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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（1） 摘自：别人Blog的一段文字。 四、Make or AutoMake 用过Java的Ant后，想起Make就觉得很烦，很厌倦。总归还是会的，见《GNU Make 3.8
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中文手册》 &n
生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）(一)文章目录生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）(一)一.什么是GAN算法实现基于mnist数据集的TF代码一.什么是GAN机器学习模型大体可分为两类，生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model），判别模型（D）
生成模型与判别模型区别，以及各自的优缺点
作者：szx_spark监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。生成模型生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\)，然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型，即生成模型：\[P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}
\]这样的方法之所以称为生成
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2024-01-18 16:02:47
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本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型，会用到Logistics Regression 和 几率模型首先介绍一下，判别式模型是完全根据数据得出结果，而生成式模型会有人为设定的条件建立模型，再通过利用假设建立的模型得出结果。Generative (生成式模型)例： 利用iris数据进行分类 本文仅仅才用了target0和target1，且仅仅利用了前两种属性（便于可视化）数据可视化 利用生成式建立模
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2024-08-15 15:08:46
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终于到这里了，在我们执行完自动化脚本后生成测试报告文件，并且将测试报告文件自动打包后，后面就需要将测试报告压缩包发送出去，网上呢可以关于python实现自动发送邮件的文章很多，这里博主要吐槽一下其实绝大多数都是错的，引人入坑哈哈哈哈，python有两个内置库，smtplib和email，能够实现邮件功能，smtplib库负责发送邮件,emali负责构建邮件内容，我们在发送邮件时需要遵从SMTP协议
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2023-06-16 19:45:11
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图解举例理解判别式模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。生成式模型举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，在放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。细细品味上面的例子，判别式模
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2024-10-16 22:13:50
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文章图文并茂，我就不转载了！！！LSI-Latent Semantic Indexing.浅语义分析针对缺点1，LSI（1...
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2014-08-10 14:23:00
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001 (2024-02-1) Distilling Conditional Diffusion Models for Offline Reinforcement Learning through Trajectory Stitching
原创
2024-07-31 09:37:13
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本次内容分为以下几部分背景思路暴力算法中心扩散结语背景就以一道题目入场吧——最长回文子串，题目可参考：最长回文子串_牛客题霸_牛客网再把描述和示例截图放上：思路暴力算法本人脑子愚笨，一上来只想到了暴力解决：找到所有字串，判断是否为回文子串；如果是则更新结果。用到两层循环，时间复杂度为O()，空间复杂度为O(1)，确实满足基础要求了，但是离进阶要求还差远呢。附上一个表格形式的流程图...当前元素ab
生成式模型和辨别式模型都是机器学习中重要的模型类型，它们各自具有优点和适用场景。在实际应用中，需要根据具体任务的需求
原创
2024-05-13 11:38:36
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