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目录1. 结构2. 代码解读 1. 结构 我画的： 2. 代码解读 导包 import nltk import numpy as np import re import shutil import tensorflow as tf import os import unicodedata from 阅读全文
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目录1. 爱因斯坦求和的来源2. 求和表达式的规范3. 规则1：外部重复做乘积4. 规则2 内部重复把数取5. 规则3 从有到无要求和6. 规则4 重复默认要丢弃7. 把这个实现一下 加深理解 1. 爱因斯坦求和的来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/672346603 爱 阅读全文
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目录1. 简介2. 损失函数3. 实现 参考链接：https://blog.csdn.net/ssshyeong/article/details/127092354 1. 简介 Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks：Gram 阅读全文
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目录 在计算机视觉中，Gram矩阵常用于衡量图像的风格特征。给定一个特征图（例如，卷积层的输出），Gram矩阵是该特征图的内积。在TensorFlow中，你可以使用tf.linalg.einsum来计算Gram矩阵。 以下是一个计算Gram矩阵的TensorFlow实现样例： import tens 阅读全文
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目录1. 向量的数乘2. 向量的内积--也叫做点乘3. 向量的外积--也叫向量积、叉乘、叉积4. 矩阵的数乘5. 矩阵的乘法(matmul product)6. 矩阵的哈达玛积(hadamard product)：两个相乘的矩阵维度一致，逐元素相乘（也叫矩阵点乘，element-wise produ 阅读全文
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目录 import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from sklearn.model_sele 阅读全文
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目录1. GMM HMM参数的学习2. GMM概率计算3. 具体训练流程4. 三音素模型6. 三音素GMM-HMM模型训练7. 串接HMM的Viterbi识别 1. GMM HMM参数的学习 GMM -->声学模型 声学特征与音素的映射关系 HMM -->语言模型 已经直到发音 决绝如何得到正确的文 阅读全文
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目录1. 假设你是一位技术专家，我不了解机器学习里面的高斯混合模型，你能用通俗的语言解释一下吗？2. 结合上面的回答，语音识别里面，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是用来做什么的3. 假设你是一位机器学习算法工程师，想深入的学习高斯混合模型， 如何用python 阅读全文
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目录1. 语音识别系统的一般架构2. 声学模型3. 单词发音字典4. HMM 模型5. 声学模型自动机6. 高斯混合模型7. HMM的概率计算8 HMM的状态序列估计 1. 语音识别系统的一般架构 acoustic feature声学特征 基于生成模型的方法中，根据贝叶斯定理： P(X|W) 声学模 阅读全文
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目录1. 位置编码与词嵌入2.余弦距离 1. 位置编码与词嵌入 import torch import torch.nn as nn import math # 定义词向量嵌入的大小 d_model = 512 # 定义位置编码的维度 max_seq_len = 5000 # 定义词向量嵌入层 em 阅读全文