文章分类 - 机器学习
摘要：以前在神经网络训练中，只是对输入层数据进行归一化处理，却没有在中间层进行归一化处理。要知道，虽然我们对输入数据进行了归一化处理，但是输入数据经过 这样的矩阵乘法以及非线性运算之后，其数据分布很可能被改变，而随着深度网络的多层运算之后，数据分布的变化将越来越大。如果我们能在网络的中间也进行归一化处理，
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摘要：模型自由度： 的情况下，如果如果给一个线性拟合，其中是个矩阵（线性变换），那么我们有下面的证明：而恰恰就是我们在线性模型里面定义的模型自由度。于是有右面刻画了模型预测值和观测值之间的相关性，这样自由度的意义就很明确了：自由度度量了模型预测值与样本观测之间的相关性，反映了模型拟合观测数据的强度。需要指
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摘要：https://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html
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摘要：1.9 归一化Normaliation训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs). 假设我们有一个训练集,它有两个输入特征,所以输入特征x是二维的,这是数据集的散点图. 归一化输入需要两个步骤第一步-零均值化subtract out or to zero
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摘要：https://blog.csdn.net/zhangdongren/article/details/83377272 https://blog.csdn.net/qq_21046135/article/details/77169868 https://blog.csdn.net/u01431300
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摘要：https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/77430095
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摘要：https://my.oschina.net/stephenyng/blog/1621584
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摘要：近来在了解卷积神经网络（CNN），后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络（TDNN）影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。该文写与1989年，在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.7%。是CNN的先驱。 普通神
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摘要：https://blog.csdn.net/rxm1989/article/details/79459739 https://blog.csdn.net/quhediegooo/article/details/76842201
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摘要：http://www.chaoqi.net/xinchao/2016/1227/45719.html （本文作者：出门问问语音识别工程师，胡亚光） 近年来，人工智能被讨论得越来越多，其中语音识别领域的进展也开始受到更多人的关注，日常生活中的一些实际应用，如语音输入法、可穿戴设备、智能车载、智能家居等
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摘要：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53433736 时延神经网络（Time-Delay Neural Network,TDNN）——它对每个隐层的输出都在时域进行扩展，即每个隐层接收到的输入不仅是前一层在当前时刻的输出，还有前一层在
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摘要：https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/79479935
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摘要：https://martin-thoma.com/word-error-rate-calculation/ https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%90%8A%E6%96%87%E6%96%AF%E5%9D%A6%E8%B7%9D%E9%9B%A2
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摘要：https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/78015448
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摘要：https://blog.csdn.net/m0_37264397/article/details/75174484 CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning,squeezenet
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摘要：https://blog.csdn.net/koibiki/article/details/83116596
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摘要：https://www.cnblogs.com/liujshi/p/6159007.html LSTM的推导与实现 前言 最近在看CS224d，这里主要介绍LSTM(Long Short-Term Memory)的推导过程以及用Python进行简单的实现。LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一
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摘要：https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/Formlsl/article/details/80373200 背景 Ｍask = Function(I)11. 什么是图像分割问题呢？ 简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像 Ｉ
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摘要：前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现K
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