问题描述: 该问题在算法导论中引申自求解两个DNA序列相似度的问题. 可以从很多角度定义两个DNA序列的相似度,其中有一种定义方法就是通过序列对齐的方式来定义其相似度. 给定两个DNA序列A和B,对齐的方式是将空格分别插入到A和B序列中,得到具有相同长度的对齐后的序列C和D:空格可以插入到任意的位置(包括两端),但是相同位置不能同时为空格,也即是不存在C[i]和D[i]同时为空格的情况.然后为对齐后的序列的每个位置打分,总分为每个位置得分之和,具体的打分规则如下: a.如果C[i] == D[i

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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~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分.目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种. 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息.详情看这篇文章 . 本着简单和有效的原则,本论文提出了两种注意力机制. Global 每次翻译时,都选择关注所有的单词.和Bahdanau的方式 有点相似,但是更简单些.简单原理介绍. Local 每次翻译时,只选择关注一

对时序对象进行分析,使用KMP算法可以分析速率不变的模式,参考时序分析:欧式空间轨迹模式识别.使用基于模板匹配的方法,对于速率发生变化的模式,需要用新的对速率要求松散的方法,DTW方法为一种广泛使用的方法. 此外,基于模板的方法也有MEI方法(Measured Equation of invariance).MHI方法(OpenCV使用了-Forward-Backward MHI (before and after the historical figure to the movement)即前

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att

从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类 雷锋网 AI 科技评论按:从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿.近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破. 对于自动理解人类音频的任务来说,识别「谁说了什么」(或称「说话人分类」)是一个关键的步骤.例如,在一段医生和患者的对话中,医生问:「你按时服用心脏病

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同

Transformer原理 论文地址:Attention Is All You Need:https://arxiv.org/abs/1706.03762 Transformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型.Transformer最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献. Transformer抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ,目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系

Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN. 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch 实现这个Transformer模型. Transformer架构首先看一下transformer的结构图: 解释一下这个结构图.首先,Transformer模型也是使用经典的encoer-decoder架构,由encode

简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型.该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention layer和全连接层就达到了较好的效果,同时解决了RNN/LSTM/GRU中的long dependency problem,以及传统RNN训练并行度以及计算复杂度高的问题.缺点是输入固定长度的序列,需要对

1   在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念,如果运用时间序列做建模.交易或者预测的话.这两个概念是必须的. 2   ACF和PACF分别为:自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数). 3   在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图,如下: 3.1   有时候这张图是横躺着的,不过这个不重要,反正一侧为小于0的负值范围,一侧为大于0的正值范围,均值(准确的说是坐标y轴为0,有些横着的图,会把x轴和y轴表示出来,值都在x轴上下附近呈现出来).

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摘要:MRS IoTDB,它是华为FusionInsight MRS大数据套件中的时序数据库产品,在深度参与Apache IoTDB社区开源版的基础上推出的高性能企业级时序数据库产品. 本文分享自华为云社区<工业数据分析为什么要用FusionInsight MRS IoTDB?>,作者:高深广 . 随着工业互联网逐步兴起,在加速工业自动化.智能化的同时,也进一步加速工业生产时间序列数据的产生速度.但对于工业生产中的数据分析,仍然存在重复样本多,数据膨胀率大,缺乏专业易用的平台,这些问题成为阻碍