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DNN语言模型
dnn
和cnn的区别
答:
在大量的数据面前
dnn
(relu)的效果已经不差于预训练的深度学习结构了。最终DBN也是看成是“生成
模型
”。CNN也没有pre-train过程,训练算法也是用BP。因为加入卷积可以更好的处理2D数据,例如图像和语音。从
DNN
按不同层的位置划分,DNN内部的神经网络层可以分为三类,输入层,隐藏层和输出层,如下图示例...
AI干货分享:PaddlePaddle官方九大NLP
模型
盘点
答:
Paddle提供了基于PennTreeBank(PTB)数据集的经典循环神经网络LSTM
语言模型
实现,通过学习训练数据中的序列关系,可以预测一个句子出现的的概率。Paddle也提供了基于PennTreeBank(PTB)数据集的经典循环神经网络GRU语言模型实现,在LSTM模型基础上做了一些简化,保持效果基本持平的前提下,模型参数更少、速度更快。Github链接:htt...
吉普提的算力核心由什么构成
答:
吉普提的算力核心由
深度神经网络
构成。吉普提(GPT)是由OpenAI开发的一种自然
语言
处理
模型
,它的算力核心是由深度神经网络(DeepNeuralNetworks,
DNN
)构成的。吉普提模型采用了基于Transformer架构的神经网络,其核心是由多层变压器(Transformer)模块组成的深度神经网络。每个变压器模块包括多头自注意力机制、前...
语音识别技术原理是什么是什么
答:
语音识别技术,又称语音识别,是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成:语音捕捉器、特征提取器、
语言模型
和识别器。1.语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。2.特征提取器对采集的语音信号进行分析,提取有用...
Youtube
DNN
经典论文
答:
先从特征说起:当前排序的video的embedding,用户观看过的video的embedding,用户和video的
语言
embedding,time since last watch是自上次观看同channel视频的时间,previous impressions是该视频已经被曝光给该用户的次数(这里已经引入了负反馈的思路)然后是
模型
:三层
DNN
最后是training的loss:weighted logistic...
[简话语音识别]
语言模型
(一)ngram基础
答:
HMM-
DNN
声学模型、
语言模型
与BeamSearch解码算法共同构建了这一技术的骨架。语言模型,作为其中的灵魂,通过巧妙的ngram模型,实现了对无限历史信息的高效约束。ngram模型以概率为尺,度量词序列与日常语言习惯的契合度,其优劣由混淆度(PPL)或交叉熵衡量,PPL揭示了模型对搜索空间的精妙调控。在未知表达的...
在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。
答:
传统识别方式:隐马尔可夫
模型
(HMM)端到端识别方式:神经网络(
DNN
,deep neural network)两种识别方式主要的差异在声学模型上。目前中文的识别率在97%以上,距离理想的99%还有很大的差距。“远场”。下面主要说3个概念:语音激活检测、语音唤醒、以及麦克风阵列。1)语音激活检测(voice active detection...
语音转写技术入门
答:
这个过程从声音的初次接触开始,通过一系列精密步骤:先是对语音信号进行预处理,包括降噪、端点检测和特征提取,然后是声学模型和
语言模型
的联手出击,解码后的文本则需要进一步精细打磨。在技术的深处,HMM模型如同指挥棒,引导状态间的无缝转换,而GMM模型则负责捕捉每个音素的输出概率。在HMM-
DNN
框架中,...
语音识别的最新进展
答:
在此方面,微软公司的研究人员率先取得了突破性进展,他们使用深层神经网络模型(
DNN
)后,语音识别错误率降低了30%,是近20年来语音识别技术方面最快的进步。2)目前大多主流的语音识别解码器已经采用基于有限状态机(WFST)的解码网络,该解码网络可以把
语言模型
、词典和声学共享音字集统一集成为一个大的...
什么是深度学习与机器视觉
答:
深度神经网络
(deep neuron networks,
DNN
)是一种判别
模型
,可以使用反向传播算法进行训练。权重更新可以使用下式进行随机梯度下降求解:其中,为学习率,为代价函数。这一函数的选择与学习的类型(例如监督学习、无监督学习、增强学习)以及激活函数相关。例如,为了在一个多分类问题上进行监督学习,通常的选择是使用Softmax函数...
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