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DNN语言模型
深度学习目前哪些领域应用最广泛?
答:
一、语音识别 深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升,类似于在计算机视觉中处理图像数据一样,深度学习中将声音转化为特征向量,然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练,得到一个可以进行语音识别的
模型
。二、自然
语言
处理 深度学习由于其非线性的复杂结构,将低维稠密且连续的向量表示为...
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...
神经网络如何识别和编码性别?
答:
由于历史是一个序列,RNN也可以用来建立
语言模型
,声学模型神经网络可用于声学模型。一种称为混合,它使用
DNN
而不是原始GMM来计算每个帧属于每个音素的概率,然后使用HMM+viterbi算法来解码和编码性别的音素序列,另一种称为串联,它也使用DNN对帧进行分类,但不使用DNN的输出,而是采用窄层的值,这种的话...
深度学习在语音识别方面主要的难题和困难是什么?
答:
其在线的使用方法具体如下:在实际解码过程中,声学模型仍然是采用传统的HMM模型,语音模型仍然是采用传统的统计
语言模型
,解码器仍然是采用传统的动态WFST解码器。但在声学模型的输出分布计算时,完全用神经网络的输出后验概率乘以一个先验概率来代替传统HMM模型中的GMM的输出似然概率。百度在实践中发现,采用...
人工智能与机器学习有哪些不同
答:
然而,在一些更具体的任务中,使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功,这也构成了机器学习的基础。在模仿方面,人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。专家们花费了大量时间去创建边缘计算,彩色型材,N-gram
语言模型
,语法树等,不料所获成绩平平。传统的机器学习 机器学习(ML...
图神经网络是大数据时代发展的必然(原创)
答:
神经网络的发展形态有两种方向:一是以
DNN
深度全连接和CNN卷积神经网络为代表的纵向发展,即层数增多的纵向迭代,典型应用是CV计算机视觉;二是以RNN循环神经网络为代表的横向发展,即神经元之间的横向迭代,典型应用是以NLP自然
语言
理解为代表的序列处理。神经网络技术同时呈现两种发展形态,并在多个领域有广泛...
语音识别和图像识别的区别
答:
1)语音识别分很多种:命令识别,离散/连续语音识别,特定人/非特定人+离散/连续+语音识别 2)命令、离散识别,有些方法 跟 图像识别 还有些像,连续语音识别差得就很多了 连续语音识别常用识别方法:GMM/
DNN
/CNN+HMM,HMM用来处理时间维度上的关系,GMM/DNN/CNN用来做声学建模,解码还需要用到
语言模
...
人工智能类论文的选题方向推荐
答:
10、基于递归神经网络的生物医学命名实体识别 11、基于递归神经网络的网络流量组合预测模型 12、基于递归神经网络的焦化废水水质预报 13、基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究 14、基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型 15、电话交谈语音识别中基于LSTM-
DNN语言模型
的重评估方法研究 ...
如何解释语音识别的技术原理?
答:
但语音只是个入口,内容或者说引导用户做决策乃至消费,才是王道。.语音识别系统,分训练和解码两阶段。训练,即通过大量标注的语音数据训练声学模型,包括GMM-HMM、
DNN
-HMM和RNN+CTC等;解码,即通过声学模型和
语言模型
将训练集外的语音数据识别成文字。目前常用的开源工具有HTK Speech Recognition Toolkit,...
QA问句解析的七种方法及优化思路
答:
神经概率
语言模型
、CBOW 以及 Skip-gram 的介绍在 《浅谈智能搜索和对话式OS》 均有提及。 借助百度这张图来讲,利用
DNN
建模的思路如下: 我们需要使用一批 用户问句-标准问句对 的正例和反例作为训练语料,借助上面的方式,同时将正例和反例进行 word embedding 后送入 DNN 中,并采用 Pairwise ranking loss 的...
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