操作系统 : Ubutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 数据准备及训练 数据地址: http://www.openslr.org/18/ 在 egs/thchs30/s5 建立 thchs30-openslr 文件夹,然后把三个文件解压在了该文件夹下: [mike@local thchs30-openslr]$ pwd /home/mike/src/kaldi/egs/thchs30/s5/thchs30-openslr [mike@local thchs30-openslr]$

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

WebDNN:Web浏览器上最快的DNN执行框架 为什么需要WebDNN? 深层神经网络(DNN)在许多应用中受到越来越多的关注. 然而,它需要大量的计算资源,并且有许多巨大的过程来设置基于执行环境的硬件加速,如 GPGPU. 因此,为终端用户提供DNN应用非常困难. WebDNN通过使用Web浏览器作为无安装的 DNN 执行框架来解决此问题. 该框架优化了经过训练的DNN模型,以压缩模型数据并加快执行速度,并使用新颖的JavaScript API(如WebAssembly和WebGPU)执行,

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓

PDNN: 深度学习的一个Python工具箱 PDNN是一个在Theano环境下开发出来的一个Python深度学习工具箱.它由苗亚杰(Yajie Miao)原创.现在仍然在不断努力去丰富它的功能和扩展它的应用.PDNN发布在under Apache 2.0, one of the least restrictive licenses available. 为什么使用PDNN? PDNN实现了一整套的模型,在这个单一的框架内,无监督学习(SDAs,RBMs),有监督学习(DNN,CNN)和多任务学

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

论文地址:https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.5036725 深度神经网络在浅水环境中的源定位 摘要: 深度神经网络(DNNs)在表征复杂的非线性关系方面具有优势.本文将DNNs应用于浅水环境下的源定位.提出了两种方法,通过不同的神经网络结构来估计宽带源的范围和深度.第一阶段采用经典的两阶段方案,特征提取和DNN分析是两个独立的步骤;与模态信号空间相关联的特征向量被提取为输入特征.然后,利用时滞神经网络对长期特征表示进行建模,构建回归模型;第二

感谢: XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 本人想把算法思想实现在mxnet上(不单纯是一个layer),有意愿一起的小伙伴可以联系我,本人qq(邮箱):564326047(@qq.com),或者直接在下面留言. 一.Introdu

一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络的结构,使其更加容易训练.Batch Normalization就是这个思想. 为什么要做Normalization? 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降),那么网络

目录 摘要 1.引言 2.BinaryConnect 2.1 +1 or -1 2.2确定性与随机性二值化 2.3 Propagations vs updates 2.4 Clipping 2.5 A few more tricks 2.6 Test-Time Inference 3 Benchmark results 3.1 Permutation-invariant MNIST 3.2 CIFAR-10 3.3 SVHN 4 Related works 5. Conclusion and f

边缘智能:按需深度学习模型和设备边缘协同的共同推理 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,En Li, Zhi Zhou, and Xu Chen@School of Data and Computer Science, Sun Yat

本文来自<Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold>,是大神Jun-Yan Zhu在2016年9月的作品. 0 引言 视觉交流在现在的社会发展中一直处于技术不够强大的现状,比如你想要去商场买个衣服,你想要告知导购衣服的颜色,款式,花纹等等,而最后导购拿出来的衣服却并不是你心中所想,这时候如果是个画家,他可以将自己所思所想画出来让导购看,而非画家就很难将心中所想进行可视化了.然而Photoshop虽然强大,可是能够精

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~ 本文由腾讯教育云发表于云+社区专栏 一般没有网络时,语音识别是这样的 ▽ 而同等环境下,嵌入式语音识别,是这样的 ▽ 不仅可以帮您边说边识.出口成章,有个性化名字的时候也难不倒它. 这就是嵌入式语音识别的魅力. 本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型. 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器"听懂"人类的语音,把说话内容识别为对应文本. 开始于上世纪50年代 从最初的小词量

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概述 神经网络是深度学习的基础,它在人工智能中有着非常广泛的应用,它既可以应用于咱们前面的章节所说的Linear Regression, classification等问题,它还广泛的应用于image recognition,NLP 等等应用中,当然啦,这一节咱们主要讲述神经网络的最基础的结构以及应用,在后面我会逐渐的讲解基于咱们的这个最简单的神经网络结构的一些其他方面的优化和提升,例如有RNN,CNN等等.这一节主要讲解一下咱们的神经网络的结构,以及如何用TensorFlow和Keras构建一

本文学习和分享一篇综述文章,这篇文章是东南大学移动通信国家重点实验室主任.长江学者特聘教授尤肖虎教授2019年发表在<中国科学 信息科学>(<SCIENCE CHINA Information Sciences>)上关于AI助力5G的研究方向和范式的综述文章. 以下内容是经过翻译和精简整理得到的,与原文难免有些偏颇,但不会影响原文传递的主要思想和观点,如果想深入研究,可以自行查阅原文. 文章摘要 第五代移动网络(5G)等无线通信技术不仅将在未来十年提供1000倍的互联网流量,而且还

本文翻译自 Vishwesh Shrimali 的  "Using OpenVINO with OpenCV" 原文链接: https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们会介绍如何利用 Intel 的 OpenVINO 软件包来,发挥 OpenCV 中 Deep Neural Network (DNN) / 深度神经网络 模块的的最大性能: 我们也对 CPU 上 OpenCV 和其

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