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  1. LSTM及其在语音识别中的应用

  2. 经过几十年的研究与发展,语音识别建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)为基础的框架。近几年,在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入,从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的,不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)通过递归来挖掘序列中的
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-12-03
    • 文件大小:310272
    • 提供者:u014780546
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

  2. 经过几十年的研究与发展,语音识别建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)为基础的框架。近几年,在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入,从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的,不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)通过递归来挖掘序列中的上
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-02-27
    • 文件大小:286720
    • 提供者:weixin_42329419
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

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  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-01-27
    • 文件大小:286720
    • 提供者:tld12
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

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  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-07-20
    • 文件大小:286720
    • 提供者:lemonzx2008
  1. coursera_deeplearning_specialization-源码

  2. Coursera上的深度学习专业 介绍 此仓库包含我针对该专业的所有工作。 所有代码库和资产均来自 。 深度学习专业化是我们的基础计划,它将帮助您了解深度学习的功能,挑战和后果,并使您为参与领先的AI技术的发展做好准备。 在本专业中,您将构建神经网络架构,例如卷积神经网络,递归神经网络,LSTM,变压器,并学习如何通过Dropout,BatchNorm,Xavier / He初始化等策略使它们更好。 您将使用Python和TensorFlow掌握这些理论概念及其行业应用。 您将处理现实案例研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:weixin_42144707