基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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# DNN模型的Python实现
深度神经网络（DNN）是一种强大的机器学习技术，可以用于图像识别、自然语言处理等诸多领域。本文将深入探讨DNN的基本构成、实现方法以及示例代码，帮助读者更好地理解该技术。
## 深度神经网络简介
深度神经网络是由多层人工神经元构成的网络结构。与传统的神经网络相比，DNN包含多个隐含层，使其能够捕捉数据中的复杂关系。每一层通过激活函数处理输入并传递给下一层，从
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： 接着
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2024-08-09 17:33:49
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感谢中国人民大学的胡鹤老师，人工智能课程讲的很有深度，与时俱进由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者>1梯度非常大，以此修正网络会不断震荡，无法形成一个收敛网络。因而DNN的训练中可以形成很多tricks。。1、初始化权重起初
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2023-09-14 18:35:32
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书接上文，上面介绍的是DNN的基本结构和一些要用到的公式。在这里我将要说一下DNN的前向传播，上图先：我来解释一下这个图。layer1是输入层，layer2是隐藏层，layer3是输出层。当然层数不是固定的，每层的神经元个数也不是固定的。一般来说第一层是输入参数的，最后一层是输出层，中间的都叫做隐藏层。在输入层，每一个参数对应一个神经元（可以这么理解），每一个参数都要传给下一层（隐藏层），虽然输入
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2024-04-11 22:50:44
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目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
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2024-04-06 20:27:17
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在 Python 的 sklearn 工具包中有 KNN 算法。KNN 既可以做分类器，也可以做回归。如果是做分类，你需要引用： from 如果是做回归，你需要引用： from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor 如何在 sklearn 中创建 KNN 分类器：我们使用构造函数 KNeighborsClassifier(n_ne
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2024-07-11 13:00:18
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# 教你实现 DNN 模型的 Python 代码
深度神经网络（DNN）是机器学习中的一种重要模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。对于刚入行的小白，学习如何实现 DNN 模型可能会觉得有些复杂。接下来，我将为你提供一个详细的指南，帮助你理解 DNN 模型的实现过程，并通过 Python 代码展示。
## 整体流程
在实现 DNN 模型时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤编号 |
原创
2024-10-22 04:26:36
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GMM-HMM建模能力有限，无法准确的表征语音内部复杂的结构，所以识别率低。随着深度学习的崛起，研究人员将其逐步应用于语音识别中。最开始便是DNN代替了GMM来进行观察状态概率的输出，实现DNN-HMM声学模型框架，大大提高了识别率。1 GMM-HMM与DNN-HMM对比DNN-HMM用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。GMM对HMM中的后验概率的估计需要数据发布假设，同一帧元
# Python实现深度神经网络（DNN）
深度神经网络（DNN）是机器学习和人工智能领域中的关键技术。它们通过层级结构处理和理解复杂数据，近年来在图像处理、自然语言处理和其他领域取得了显著的成功。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的DNN，并通过代码示例深入探讨其基本原理。
## 什么是深度神经网络
深度神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。它们的主要组成单元是神经元，神经元通过权
背景softmax在MNIST数据集上的正确率只有91%，不是很好，在这里，我们用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU（线性纠正函数）神经元，因此比较好的做
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2024-04-15 15:06:25
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ML2021Spring-Pytorch Turial中的Overview of the DNN Training Procedure图太清晰啦，记录一下：1. Load Data需要对数据进行加载、处理，创建DataLoader，可以将整块数据用DataLoader类处理成小块batch_size形式，后续进行迭代循环，并输入到模型中进行训练。2. Define Neural Network随后
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2023-07-14 19:26:31
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# DNN代码实现Python：深度神经网络的探索
深度神经网络（DNN）是机器学习和人工智能领域的一个重要分支。它通过多层非线性变换来学习数据的特征，并且在诸多领域中得到了广泛的应用，例如图像分类、自然语言处理和推荐系统。本文将用Python语言介绍如何实现一个简单的深度神经网络，并通过可视化工具来帮助理解。
## DNN的基础知识
深度神经网络由多个层组成，每一层有多个节点（或神经元），
1. BN层的作用优势： （1）BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度 （2）BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定 （3）BN允许网络使用饱和性激活函数（例如sigmoid，tanh等），缓解梯度消失问题 （4）BN具有一定的正则化效果劣势： （1）batch_size较小的时候，效果差 （2）RNN中效果差 （3）测试阶段 训练和测试详细内
关于 JAVA 学习 OpenCV 的内容，函数讲解。内容我均整理在 GitHubd的OpenCV3-Study-JAVACvType 可以说是 OpenCV 图像处理的基础常量参数。但是面对 CV_8U1C 、CV_8U2C、CV_8U3C、CV_8U4C 在初学阶段可以说一脸懵，他们代表的是什么呢？关于这些参数名门的来历，个人觉得有点 [匈牙利命名法] 的影子。1. 什么是图像的通道？在了解
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2023-08-24 21:20:49
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-07-11 09:27:55
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0、概述线性模型被广泛地应用于回归和分类问题，具有简单、快速和可解释性等优点，但是线性模型的表达能力有限，经常需要人工选择特征和交叉特征才能取得一个良好的效果，但是实际工程中的特征数量会很多，并且还会有大量的稀疏特征，人工筛选特征和交叉特征会很困难，尤其是交叉高阶特征时，人工很难实现。DNN模型可以很容易的学习到高阶特征之间的作用，并且具有很好的泛化能力。同时，DNN增加embedding层可以很
FM模型想必大家都不陌生，在排序模型刚起步的年代，FM很好地解决了LR需要大规模人工特征交叉的痛点，引入任意特征的二阶特征组合，并通过向量内积求特征组合权重的方法大大提高了模型的泛化能力。但标准FM的缺陷也恰恰是只能做二阶特征交叉，所以与DNN结合可以帮助我们捕捉特征之间更复杂的非线性关系。实际上，强如DIN这类的深度学习模型，在实际业务场景中，往往也要结合LR等简单模型联合训练才能在线上拿到
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2021-03-06 11:29:51
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# 如何实现Java OpenCV DNN模型
## 目标
教会刚入行的小白如何实现Java OpenCV DNN模型
## 流程
1. 下载OpenCV库
2. 导入OpenCV库到项目中
3. 准备模型文件
4. 加载模型文件
5. 传递输入图像给模型
6. 处理模型输出
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载OpenCV库 |
| 2
原创
2024-06-01 04:44:41
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Facenet网络介绍FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型，它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出，而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征，这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法，FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
1.验证-验证是否为同一张脸
2.识别-识别是否为同一个人
3.聚类-发现人
