欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态,层与层的网络节点之间是全连接的.这样设想一下,如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接,

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)来源于对大脑视觉皮层的研究,并于1980s开始应用于图像识别.现如今CNN已经在复杂的视觉任务中取得了巨大成功,比如图像搜索,自动驾驶,语言自动分类等等.同时CNN也应用于了其他领域,比如语音识别和自然语言处理. 13.1 视觉皮层机理 David H. Hubel和Torsten Wiesel于1958.1959年在猫的身上做实验,给出了关于视觉皮层结构的深刻见解(作者因此与1981年获得诺贝尔生物或医学奖).

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1.

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC laye

我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

卷积神经网络(convolutional neural network).它是近年来深度学习能在计算机视觉中取得巨大成果的基石,它也逐渐在被其他诸如自然语言处理.推荐系统和语音识别等领域广泛使用. 目前我关注的问题是: 输入数据的构建,尤其是多输入.多输出的情况. finetune的实现,如何将已训练网络的部分层拿出来作为其他网络的一部分. 二维卷积层 二维卷积: 实现如下: def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = nd.zeros((X.shape[0] -

转自:http://dataunion.org/11692.html 作者:张雨石 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法.它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能.在CNN中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,信息再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去获得观测数据的最显著的特征.这个方法能够获取对平移,缩放和旋转不变的观测数据的显著特征,因为图像的局部感受区域允许神经元或者处理单元可以访问到最基础

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5.Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点.它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量.该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程.卷积网络是为识别

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用. 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知识

  这几年深度学习快速发展,在图像识别.语音识别.物体识别等各种场景上取得了巨大的成功,例如AlphaGo击败世界围棋冠军,iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等,很多AI产品在世界上引起了很大的轰动.在这场深度学习革命中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是推动这一切爆发的主力,在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位. [问题来了]那什么是卷积神经网络(CNN)呢? 1.小白一下,什么是神经网络?这里的神经网络,也指人工神经网络(Art

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件