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2022年10月20日

CUDA安装

摘要: 首先下载好要安装的CUDA安装包与其cuDNN 安装包请在这里拿https://www.bilibili.com/video/BV1nL4y1b7oT/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click 接下来开始安装V1 阅读全文

posted @ 2022-10-20 16:53 陈willing 阅读(162) 评论(0) 推荐(0)

2022年10月19日

李沐老师深度学习安装环境-2022.10.19

摘要: 先把anaconda安装好 打开Powershell Prompt 首先是创建虚拟环境 conda create -n (环境名字) python=(python版本号) 接下来查看自己有没有CUDA 打开cmd,输入nvcc --version,即可查看CUDA版本号 没安装请去https://w 阅读全文

posted @ 2022-10-19 12:01 陈willing 阅读(353) 评论(0) 推荐(0)

2022年10月12日

深度学习第二课

摘要: 向文件写入数据 问题1:将含有缺失值(NaN)最多的列删除。 利用 *.isna().sum() 来统计每列缺失值的个数,axis=0计算列,axis=1计算行 再用 data = data.drop(columns=sum.idxmax(),axis=1) 删除该列 问题2:将预处理后的数据集转换 阅读全文

posted @ 2022-10-12 21:06 陈willing 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月22日

深度学习第一课

摘要: 安装anaconda 安装完成后,cmd显示 清华镜像源官网快速下载各版本:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装各种插件,类似于 如图所示,可能是没激活环境 成功。 norm的意思是让b中所有元素做平方然后加起来然后开根 阅读全文

posted @ 2022-09-22 18:02 陈willing 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月20日

自然语言第四课(HMM)

摘要: Hidden Markov Model(HMM) X是输入语音序列,Y是输出文字,我们的目标是穷举所有可能的Y,找到一个P(Y|X)最大化。这个过程叫作解码。 根据贝叶斯定律,我们可以把它变成P(X|Y)P(Y)/P(X)。 由于P(X)与我们的解码任务是无关的,因为不会随着Y变化而变化,所以我们只 阅读全文

posted @ 2022-09-20 09:29 陈willing 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月19日

自然语音处理第三课

摘要: 语音辨识的模型 语音识别模型主要分为两种,一种是基于seq2seq的,一种是基于HMM的。 seq2seq的模型主要有LAS,CTC,RNN-T,Neural Transducer,MoChA。 Listen(encoder),Attend,and Spell(decoder) (LAS) List 阅读全文

posted @ 2022-09-19 16:15 陈willing 阅读(153) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月17日

自然语言第一课(综述)

摘要: 人类处理语言一共有六种模型 第一种,输入是语音,输出是文字——语音辨识(Automatic Speech Recognition-ASR) 第二种,输入是文字,输出是语音——语音合成 第三种,输入是语音,输出是语音 第四种,输入是语音,输出这是语音的哪个类别(class) 第一种例子是输入一段语音, 阅读全文

posted @ 2022-09-17 21:29 陈willing 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

自然语言第二课(语言辨识)

摘要: 如何做语音辨识呢 我们需要一个model或者一个Function,它的输入语音信号,它的输出就是文字。 对于一个语音辨识系统而言,它输入和输出的语音和表示被表示成什么呢? 输入的声音会被表示成为一串的向量,它的强度用T来表示,它的dimension(尺寸)用d表示。 输出的文字会被表示成为一串tok 阅读全文

posted @ 2022-09-17 21:28 陈willing 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)

 
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