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摘要： 转载至：http://blog.pluskid.org/?p=39 上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所 阅读全文

摘要： 原文链接地址：http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178190 一．语音的产生简介 1.1 发音器官 人体的语音是由人体的发音器官在大脑的控制下做生理运动产生的。人体发音器官由三部分组成：肺和气管、喉、声道。 肺是语音产生的能源所在。气 阅读全文

摘要： 原文地址链接：https://shartoo.github.io/texttospeech/ 译自：A beginners’ guide to statistical parametric speech synthesis 一 语音合成(Text-To-Speech)TTS 概述 TTS系统的输入是 阅读全文

摘要： 原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/23309693 https://zhuanlan.zhihu.com/p/23293860 CTC：前向计算例子 这里我们直接使用warp-ctc中的变量进行分析。我们定义T为RNN输出的结果的维数，这个问题的最终输出维度为al 阅读全文

摘要： 转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/5miocWSsDyOtUUwiTaUZdw |Encoder-Decoder框架 要提文本处理领域的AM模型，就不得不先谈Encoder-Decoder框架，因为目前绝大多数文献中出现的AM模型是附着在Encoder-Decoder框架 阅读全文

摘要： 原文链接：http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 什么是tensorflow model 模型训练完毕之后，你可能需要在产品上使用它。那么tens 阅读全文

摘要： 1 递归神经网络结构 一个简单的传统神经网络结构如下图所示： 给他一些输入x0,x1,x2 … xt, 经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2 … ht。每次的训练，神经元和神经元之间不需要传递任何信息。 递归神经网络和传统神经网络不同的一个点在于，每次的训练，神经元和神经元之间需要传 阅读全文

摘要： 算法很简单，取训练样本每种类别的平均值当做聚类中心点，待分类的样本离哪个中心点近就归属于哪个聚类 。 在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的NearestCentroid来处理数据： 训练模型 clf = NearestCentroid().fit(x, y) 预测数据 clf.pre 阅读全文

摘要： 算法很简单，对待分类样本实施近邻投票。其中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的KNeighborsClassifier来处理数据： 训练模型 clf = KNeighborsClassifier().fit(x, 阅读全文

摘要： 接上篇：卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就 阅读全文