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seq2seq模型也称为Encoder-.Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和
2023-12-15
RNN系列：.聊聊RNN&LSTM.聊聊RNN与seq2seq.attention mechanism，称为注意力机制。
2023-12-15
独热编码.OneHotEncoder 是用于将类别型特征转换为独热编码的类。独热编码是一种常用的特征编码方式，特别适用于
2023-12-14![[机器学习] 4. 没有免费午餐定理 No Free Lunch 与 PAC 可学习性](/img/photo/1710879386569.jpg)
我们来补习一下统计学习框架的正式模型。.输入 一个学习者可以访问以下内容.作用域集合 (Domain set)：一个任意
2023-12-14
原文.在机器学习视频反向传播章节[1]中：.我们用 \(\delta\) 来表示误差，则： \(\boldsymbol\
2023-12-14
本文主要对目前提出的几种用于高光谱图像分类的采样策略作汇总分析，总结了解决overlap问题的不同方法。.一、Overl
2023-12-14
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-.vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vit
2023-12-14
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder).为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VA
2023-12-13
Anomaly Transformer是一个由Transformer: Attention Is All You Nee
2023-12-13
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero
2023-12-13
神经网络训练中的问题.神经网络在数据之海中打捞规律，自成模型。这个过程全权由电脑完成，也因此我们担心它是否是一种泛化的模
2023-12-13
聚类算法属于无监督学习，其中最常见的是均值聚类 ，scikit-learn中，有两种常用的均值聚类算法：.一种是有名的K
2023-12-13
CMU DLSys 课程笔记 1 - Introduction and Logistics.CMU Deep Learn
2023-12-12
当前参与交付的语音识别产品服务，算法模块基于经典的Kaldi，算法中的一部分运行在GPU之上。.算法团队采用的是声学模型
2023-12-12
关于REACT2024.首先，挑战赛官网如下：https://sites.google.com/cam.ac.uk/re
2023-12-12
CMU DLSys 课程笔记 2 - ML Refresher / Softmax Regression.本节 Slid
2023-12-12
机器学习 作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。.只不过，早期受制于计算机的算力，基本没
2023-12-12
转写时长超出60秒的语音文件，业界的竞品通常会使用创建异步转写任务的方式来提供支持。.一个简单、直接的实现方案，即：.网
2023-12-11
分析Google、讯飞、百度、阿里、QQ、搜狗等大厂的ASR服务，可以罗列出一款ASR服务所需要具备的能力。.产品分类.
2023-12-11
对于语音识别产品的实施方案，给出简易的业务流程，仅供参考。.如下流程图，可以使用如下两个站点查看。.web chart.
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码上加速，低代码解锁高效
快速理解ASCII、GB
玩转Zabbix智能告警
程序员不撰写代码注释和文