ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks2018-03-05  11:13:05   1. 引言: 本文尝试用 基于四个方向的 RNN 来替换掉 CNN中的 convolutional layer(即:卷积+Pooling 的组合).通过在前一层的 feature 上进行四个方向的扫描,完成特征学习的过程. The recurrent layer ensures that each…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract: 在深度学习的最新进展的启发下,我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的视频压缩框架DeepCoder.我们分别对预测信号和残差信号应用独立的CNN网络.采用标量量化和哈夫曼编码将量化后的特征映射编码为二进制流.本文采用固定的32×32块来证明我们的想法,并与已知的H.264/AVC视频编码标准进行了性能比较,具有可比较的率失真性能.这里使用结构相似性(SSIM)来测量失真,因为它更接近感知响应. I. INTRO…

abstract 让机器去和人类自然的交谈是具有挑战性的.最近的任务型对话系统需要创造几个部分并且通常这需要大量的人工干预,或者需要标注数据去解决各部分训练的问题.在这里我们提出了一种端到端的任务型对话系统,它采取了一种基于管道框架的新颖的收集对话数据的方法.这个方法允许我们轻松实现对话系统而不用过多的人工干预.结果展示模型能够在和人自然交流的同时帮助他们完成餐馆搜索领域的任务. introduction 构建一个任务型对话系统例如酒店预订或者某种技术支持服务是困难的,因为它属于特定领域应用且对…

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能…

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf 基于GAN的回声消除 摘要 生成对抗网络(GANs)已成为语音增强(如噪声抑制)中的热门研究主题.通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法,基于GAN的解决方案通常会产生良好的性能.在本文中,提出了卷积循环GAN架构(CRGAN-EC),以解决线性和非线性回声情况.所提出的体系结构在频域中进行了训练,并预测了目标语音的时频(TF)掩码.部署了几种度量损失函数,并研究了它们…

论文原址:https://pdfs.semanticscholar.org/eeb7/c037e6685923c76cafc0a14c5e4b00bcf475.pdf 摘要 本文研究了利用深度神经网络及逆行自动语音识别(ASR)的语音模型,其输入是直接输入窗口形语音波(WSW).本文首先证明了,网络要实现自动化需要具有于梅尔频谱相类似的特征,(梅尔频谱是啥?参考,https://blog.csdn.net/qq_28006327/article/details/59129110),本文研究了挖掘…

############################################################################################ #### Fot LaSOT dataset ############################################################################################ import os import numpy as np import json…

论文通过实现RNN来完成了文本分类. 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 15:12 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable dtype = torch.F…

题意: n 点 m 边有向图,给出行走路径,求行走途中到路径终点最短路变化次数的最小值和最大值 . 思路 : 逆向广搜,正向模拟. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int M=220000; vector<int> e1[M],e2[M]; int p[M],dis[M]; int main() { int n,m;cin>>n>>m; for(int i=0;i<m;i++){…

[Ping of Death] The ping of death attack, or PoD, can cripple a network based on a flaw in the TCP/IP system. The maximum size for a packet is 65,535 bytes. If one were to send a packet larger than that, the receiving computer would ultimately crash…

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络…

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2106.07577 基于 F-T-LSTM 复杂网络的联合声学回声消除和语音增强 摘要 随着对音频通信和在线会议的需求日益增加,在包括噪声.混响和非线性失真在内的复杂声学场景下,确保声学回声消除(AEC)的鲁棒性已成为首要问题.尽管已经有一些传统的方法考虑了非线性失真,但它们对于回声抑制仍然效率低下,并且在存在噪声时性能会有所衰减.在本文中,我们提出了一种使用复杂神经网络的实时 AEC 方法,以更好地建模重要的相位信息和频率时间…

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

The invention provides methods, apparatus and systems for detecting distributed denial of service (DDoS) attacks within the Internet by sampling packets at a point or points in Internet backbone connections to determine a packet metric parameter. The…

In one embodiment, a computing device (e.g., border router or network management server) transmits a discovery message into a computer network, such as in response to a given trigger. In response to the discovery message, the device receives a unicas…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…

Vehicle Network Protocols There are 5 protocols in the OBD2 system and a car will normally only use 1 of them PROTOCOLS J1850 PWM (pulse width modulation)  used by Ford Motor Company and Mazda J1850 VPW (variable width modulation) used by General Mot…

Introduction The VMM documentation indicates that “A logical network is used to organize and simplify network assignments for hosts, virtual machines and services. As part of logical network creation, you can create network sites to define the VLANs,…

BACKGROUND OF THE INVENTION  1. Field of the Invention  The present invention relates generally to heterogeneous computer systems.  2. Background Art  Computers and other such data processing devices have at least one control processor that is genera…

Disclosed herein is a Residential Gateway (RG) system for home network service. The RG system receives various supplementary services through a Home Network Serving Node (HNSN) that provides home network service. The system includes an Open Service G…

This application discloses methods for creating self-organizing networks implemented on heterogeneous mesh networks. The self-organizing networks can include a computing cloud component coupled to the heterogeneous mesh network. In the methods and co…

An apparatus comprising a plurality of storage nodes comprising a plurality of corresponding storage disks and configured to store data in a distributed manner between the storage disks that achieves a Redundant Array of Independent Disks-0 (RAID0) l…

在Spark中一个appliation可能包含多个job,每个job都是由SparkContext#runJob(...)触发的,一个Job下包含1个或多个Stage,Job的最后一个stage为ResultStage,其余的stage都为ShuffleMapStage.ResultStage会生成一组ResultTask,ResultTask在计算完成之后会将结果返回给Drive:而ShuffleMapStage会生成一组ShuffleMapTask,ShuffleMapTask则是在计算完成…

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

论文地址:基于动态注意的递归网络单耳语音增强 论文代码:https://github.com/Andong-Li-speech/DARCN 引用格式:Li, A., Zheng, C., Fan, C., Peng, R., Li, X. (2020) A Recursive Network with Dynamic Attention for Monaural Speech Enhancement. Proc. Interspeech 2020, 2422-2426 摘要 听觉动态注意理论已经…

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf 一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间的反馈.理想情况下,AEC是一个线性问题,可以通过自适应滤波来解决.然而,在实际应用中,有两个重要的问题严重影响AEC的性能,即1)双讲问题和2)主要由扬声器和/或功率放大器引起的非线性失真.针对这两个问题,…

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf 利用循环神经网络抑制非线性残差回声 摘要 免提通信设备的声学前端会对扬声器和麦克风之间的线性回声路径带来各种失真.虽然放大器可能会引入一个无记忆的非线性,但从扬声器通过设备外壳传递到麦克风的机械振动会引起记忆的非线性,这很难弥补.这些失真极大地限制了线性AEC算法的性能.虽然针对个别用例…

Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程池的任务)的基本应用Thread/Tasks/TaskDemo.xaml <Page x:Class="XamlDemo.Thread.Tasks.TaskDemo" xmlns="http://schemas.micros…

任务Task和线程Thread的区别: 1.任务是架构在线程之上的,也就是说任务最终还是要抛给线程去执行. 2.任务跟线程不是一对一的关系,比如开10个任务并不是说会开10个线程,这一点任务有点类似线程池,但是任务相比线程池有很小的开销和精确的控制. Task和Thread一样,位于System.Threading命名空间下! 一.创建Task //第一种创建方式,直接实例化 var task1 = new Task(() => { //TODO you code }); //第二种创建方式,工…