论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

文本提取特征常用的模型有:1.Bag-of-words:最原始的特征集,一个单词/分词就是一个特征.往往一个数据集就会有上万个特征:有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语,例如去停词,计算互信息熵等等,但不管怎么训练,特征维度都很大,每个特征的信息量太小:2.统计特征:包括Term frequency(TF) , Inverse document frequency(IDF), 以及合并起来的TF-IDF.这种语言模型主要是用词汇的统计特征来作为特征集,每个特征都能够说得出物理意义

一.2/8/10/16进制互转 1.1 2/8/10/16进制赋值 # 二进制赋值以0b打头 a = 0b1000 # 八进制赋值以0o打头,第一个是数字0第二个是字母o b = 0o1100 # 十进制不需要特别标明 c = 1110 # 十六进制赋值以0x打头 d = 0x1111 1.2 2/8/10/16进制互转 其他进制转二进制----bin(var) 其他进制转八进制----oct(var) 其他进制转十进制----int(var),其实不管赋值时用什么进制默认输出都是十进制,所以可

内置函数: 内置函数 # abs()返回一个数字的绝对值.如果给出复数,返回值就是该复数的模. b = -100 print(b) print(abs(b)) # all() 所有为真才为真,只要有一个假就是假,判断假的条件--> 假: 0,None, 以及空值(“”(空字符串), [], (), {}),都为假,其他都为真 # all(iterable), iterable -- 元组或列表. a = None b = [] c = {} d = () e = "" e1 =

论文地址:一种新的基于循环神经网络的远场语音通信实时噪声抑制算法 引用格式:Chen B, Zhou Y, Ma Y, et al. A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent Neural Network[C]//2021 IEEE International Conference on Signal Processing, Communica

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里

原文链接:http://www.cnblogs.com/learn-to-rock/p/5677458.html 偶然在网上看到了一个让我很感兴趣的项目 Magenta,用Tensorflow让神经网络自动创造音乐. 白话就是:可以用一些音乐的风格来制作模型,然后用训练出的模型对新的音乐进行加工从而创造出新的音乐. 花了半天时间捣鼓终于有了成果,挺开心的,同时也把这半天的经验拿来分享,能让大家节约一些时间也算是我对社会做出的一点贡献吧. 再次感受 Google 的黑科技 希望大家能喜欢我的Chi

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具(64位Windows 7)--准备依赖库 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤.第一步先看看这老些

项目发展的需要:(包含时间函数)time datetime 时间戳和北京时间互转 import time import datetime s = '2015-04-17 11:25:30' d = datetime.datetime.strptime(s,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") print int(time.mktime(d.timetuple())) 运行结果:1429241130 需要当前的日期,并显示出时间轴,然后推出七天前的具体日期 #! /usr/bin/e

今天在园子里看到博客:超难面试题:甲乙两人互猜数字(数理逻辑).然后琢磨了半天,写了个Python程序实现算法,我得出来的结果是1,6或1,8或35,42的组合, 不知道是否正确,请高人指点? 下面列出实现算法代码(代码按照题目文字一步步进行的,没有优化): # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/local/bin/python def is_prime2(number): ''' 判断数字是否是特殊质数(数学上质数和分解因子相同的数).分解因子相同的数,如:4,9等.

deepnet是多伦多大学计算机系机器学习组开发的一个神经网络工具包,可以进行以下计算: 1.  Feed-forward Neural Nets 2.  Restricted Boltzmann Machines 3.  Deep Belief Nets 4.  Autoencoders 5.  Deep Boltzmann Machines 6.  Convolutional Neural Nets 主要的成果是其中的DBM,可用于多模态建模.论文是“Multimodal Learning

Tensorflow让神经网络自动创造音乐 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里插入音乐请赶快联系我!谢谢!) 第一首:Magenta Melody Result1.mp3 http://

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在

1.Recursive Nerual Networks能够更好地体现每个词与词之间语法上的联系这里我们选取的损失函数仍然是交叉熵函数 2.整个网络的结构如下图所示: 每个参数的更新时的梯队值如何计算,稍后再给大家计算相应的数学公式 这里先列出节点的合并规则 1.即假设将一句话中的词先两个合并,并通过神经网络计算出合并后的得分情况 2.然后找出合并后得分最高的两个词进行真正的合并,得到新的节点,其余节点不合并 3.将得到的新节点加入到下一轮两两合并的计算过程中,直至得到最终节点 下面是计算的代码:

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫

一.和find相关的几个搜索命令,了解即可. 1.1 which [root@iZ25lzba47vZ ~]# which ls alias ls='ls --color=auto' /usr/bin/ls 这个命令只能查找在环境变量下面的文件,如上面的代码一样. 1.2 locate 这个命令依赖搜索库,文件录入不及时,但是可以手动更新,使用命令: [root@iZ25lzba47vZ ~]# updatedb 如果命令没有的话,需要安装: [root@iZ25lzba47vZ ~]# yum