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  2018年10月31日
摘要: 概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stoch 阅读全文
posted @ 2018-10-31 10:10 虚生 阅读(27861) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2018年10月30日
摘要: 首先看一个C语言的例子: #include <stdio.h> #include <string.h> #include <assert.h> typedef short uint16_t; typedef int uint32_t; void audio_mono2stereo_16bits(ui 阅读全文
posted @ 2018-10-30 17:15 虚生 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧.为了方便理解,我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例: 一个前馈神经网络的源码和注释如下:比较简单,这里就不多介绍了. 下面要看一下怎么调用和使用前馈神经网络的:为了提高运算效率,要把该网络优先使用GPU来进行运算.这里的输入尺寸和隐 阅读全文
posted @ 2018-10-30 12:11 虚生 阅读(3340) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2018年10月29日
摘要: 语音识别的研究起源可以追溯到上世纪 50 年代,AT&T贝尔实验室的 Audry 系统率先实现了十个英文数字识别。 从上世纪 60 年代开始,CMU 的 Reddy 开始进行连续语音识别的开创性工作。但是这期间进展缓慢,以至于贝尔实验室的约翰·皮尔斯(John Pierce)认为语音识别是几乎不可能 阅读全文
posted @ 2018-10-29 13:47 虚生 阅读(940) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 使用Pytorch之前,有几个概念需要弄清楚. 什么是Tensors(张量)? 这个概念刚出来的时候,物理科班出身的我都感觉有点愣住了,好久没有接触过物理学的概念了. 这个概念,在物理学中怎么解释呢? 张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。 用在神经网络架构PyT 阅读全文
posted @ 2018-10-29 10:51 虚生 阅读(833) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月28日
摘要: Ubuntu系统无法挂载U盘设备,提示错误为:mount:未知文件系统类型“exfat”。这是因为Ubuntu默认情况下是不允许挂载U盘的,想在Ubuntu系统下挂载U盘,就要用下面的方法了。 sudo apt-get install exfat-utils 安装好之后重新插拔一下U盘设备或者手机就 阅读全文
posted @ 2018-10-28 09:54 虚生 阅读(3408) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月26日
摘要: 作为一个依靠技术来谋生的程序员,我最近一直在思考一个问题,有限的生命里,面对无限的技术更新,我要研究到什么程度才能算是完成我的成为技术大牛的目标呢?换而言之,那就是技术的止境在哪儿呢?深入的思考下去,让我后背冒汗,这个里面有 大成分的思维盲区,就是这个思维盲区,让我浪费了多的大好年华。 关于目标: 阅读全文
posted @ 2018-10-26 17:26 虚生 阅读(311) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本概念和功能: PyTorch是一个能够提供两种高级功能的python开发包,这两种高级功能分别是: 使用GPU做加速的矢量计算 具有自动重放功能的深度神经网络从细的粒度来分,PyTorch是一个包含如下类别的库: 安装指南: 安装有两种方式,一种是库文件安装详见目录:https://pytorc 阅读全文
posted @ 2018-10-26 13:44 虚生 阅读(1151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月25日
摘要: 定义(define)一个带parameters的函数: def addition(x,y): return (x+y) 这里的x,y就是parameter 调用addition(3,4) 调用(call)这个函数时,3,4就是你传入的arguments 总得一句话来说,当你定义函数(define f 阅读全文
posted @ 2018-10-25 19:42 虚生 阅读(7389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: who? Python是基于Torch的一种使用Python作为开发语言的开源机器学习库.主要是应用领域是在自然语言的处理和图像的识别上.它主要的开发者是Facebook人工智能研究院(FAIR)团队.在2017年1月,在Gihu上被开源了.开源之后,迅速占领了Github的热搜榜.并且凭借着它独特 阅读全文
posted @ 2018-10-25 19:39 虚生 阅读(715) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 l 阅读全文
posted @ 2018-10-25 11:55 虚生 阅读(24270) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 出现这种问题的原因是把shell命令行终端当成了python环境,误输入了"import"命令. (当然如果你真的希望在shell中输入import指令除外...) 我自己想当然的找了好多解决办法,以为可以有个快捷键直接搞定,其实不然.最后在网上找到了以下解决方法,找到包含import的进程, 直接 阅读全文
posted @ 2018-10-25 10:39 虚生 阅读(4026) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2018年10月24日
摘要: shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) >>> z 阅读全文
posted @ 2018-10-24 10:35 虚生 阅读(12320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月23日
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2018-10-23 10:13 虚生 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.背景 ubuntu下,写文章的时候,经常用到Gif图片,这个自己怎么制作呢? 网上查了一下资料,大致的流程就是:安装 录屏软件(kazam) 和 视频 转 Jpeg 的工具(mplayer) ,使用 imagemagick 打包为Gif ; 2.软件安装 (1)kazam 和 mplayer 这 阅读全文
posted @ 2018-10-23 10:09 虚生 阅读(546) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月20日
摘要: 卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现,我这里不是想实现一个自己的架构,主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码,来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的. 笔者在github上找到了一个十分简单的卷积神经网络python的代码实现: https://github.com/ahm 阅读全文
posted @ 2018-10-20 16:43 虚生 阅读(1956) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里 阅读全文
posted @ 2018-10-20 16:42 虚生 阅读(11742) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是卷积神经网络呢?这个的确是比较难搞懂的概念,特别是一听到神经网络,大家脑海中第一个就会想到复杂的生物学,让人不寒而栗,那么复杂啊.卷积神经网络是做什么用的呢?它到底是一个什么东东呢? 卷积神经网络的灵感源一种生物进程,其中神经元之间的联结模式和动物视觉皮层组织非常相似。所以发明者把它叫做卷积神 阅读全文
posted @ 2018-10-20 16:40 虚生 阅读(12606) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月19日
摘要: 立志学习神经网络的同学,为了让它能够跑快一点,估计英伟达的GPU是要折腾一番的. 首先看一下什么是CUDA ? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使G 阅读全文
posted @ 2018-10-19 18:44 虚生 阅读(1382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 很多教训,都要经历血和泪的教育才能够领悟。记得刚入职的时候,一位老员工经常这样说,凡是能够用计算机做的事情坚决不用手工,否则就是浪费生命。可是,那时是刚入职的菜鸟,哪懂得什么脚本语言啊。甭说什么使用脚本去处理日常事务了。 后来,跟着一位经验丰富的老员工,才发现脚本的威力是那么的大,别人编译一个版本, 阅读全文
posted @ 2018-10-19 17:47 虚生 阅读(1555) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月17日
摘要: caffe2 是一个深度学习架构,它提供了一种简易快速的方法为让你能否迅速接触深度学习并能为社区贡献新的算法和模型.你可以把作品部署到有很强计算能力的GPU上,也可以把作品部署到有caffe2交叉编译环境的手机上. caffe2和caffe相比有什么区别呢?caffe架构的初衷是部署在大型产品上,主 阅读全文
posted @ 2018-10-17 15:03 虚生 阅读(1062) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 工作需要安装caffe2,从用户体验上来讲,caffe2的安装绝对是体验比较差的那种,花费了我那么多时间去倒腾,这样的用户体验的产品,估计后面是比较危险的. 废话少说,直接上步骤: 官网上有安装目录,具体的安装方式可以按照下面网页所示进行: https://caffe2.ai/docs/gettin 阅读全文
posted @ 2018-10-17 10:13 虚生 阅读(873) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月16日
摘要: 一叶飘飞,千里尽知秋,又是一年重阳时,冬天在不经意间离我们越来越近,漫天飞舞的枯黄零落的叶子随风摇曳,2018年就剩下尾巴了。最近的我却也多了几分惆怅,亲人已逝,岁月易老,而志向何处呢? 它没有丢,仍在我的内心深处蛰伏,为了到达彼岸,就要日复一日的去付出努力,去反思,去调整航向。 圣人曾国藩说过这样 阅读全文
posted @ 2018-10-16 18:57 虚生 阅读(244) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 周末闲来无事,就思考一些比较滑稽的问题,程序的阶级属性是怎么样子的呢? 其实,这个细想一下,还的确是个有趣的问题。 说到收入,很多人年轻的程序员可能感觉是个很俗的东西,可是,对于那些依靠收入来负担起这个家庭的程序员来说,却又是那么的亲切,假如写程序不能赚钱糊口,不知道又有多少人会每天不停的建造程序的 阅读全文
posted @ 2018-10-16 18:30 虚生 阅读(830) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 断言函数的格式如下所示: void assert (int expression);如果参数expression等于零,一个错误消息将会写入到设备的标准错误集并且会调用abort函数,就会结束程序的执行。 断言的消息会显示库依赖,但是它也包含一下信息,源文件的名字,处于哪一行,在哪儿发生的,一般的格 阅读全文
posted @ 2018-10-16 10:51 虚生 阅读(4997) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月15日
摘要: 这个函数在的数字信号处理中用处还是比较广泛的,函数的具体定义如下所示: 该函数的作用是获取两个元素a,b的乘积,表示的含义如下所示: 使用方法如下所示: 单个数: 复数: 二维矩阵: 参考文档: 1 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generat 阅读全文
posted @ 2018-10-15 19:02 虚生 阅读(8960) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: vim提供了丰富的快速跳转任意行、任意列的方法,方便高效地移动光标,定位文件位置。 一、Vim行跳转 使用vim查看文件时,使用以下命令可以快速跳转文件首、尾行,方便对整个文件有个全局把握。 1.1 跳转文件首行 vim普通模式下,使用 gg 跳转到当前文件的第一行; vim命令行模式下,使用 :0 阅读全文
posted @ 2018-10-15 17:10 虚生 阅读(10289) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 测试结果: 阅读全文
posted @ 2018-10-15 14:13 虚生 阅读(4022) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一 概念概述: 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频 阅读全文
posted @ 2018-10-15 14:05 虚生 阅读(9715) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python 中,常用的有两种可以读取wav音频格式的方法,如下所示: 阅读全文
posted @ 2018-10-15 13:36 虚生 阅读(5655) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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