、客户反馈、科研论文等。随着大数据和人工智能技术的不断发展，如何从庞大的文本数据中提取有用的信息，识别文本的种类，成为了当前数据处理领域的一个热门课题。我们很高兴向大家介绍一个全新的文本分类系统，它将深度学习技术、Python语言与网页应用开发融为一体，以用户友好的方式提供精确的文本分类服务。 二、效果展示 三、演示视频+代码 视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z...

4。 float16的优点 降低显存占用；float16比float32小一半，所有显存占用可以降低一半；减少网络通信的开销；硬件针对float16有优化，速度更快； float16的缺点 下溢。对于深度学习来说，float16最大的问题是"下溢"。模型的更新通常是 gradient × lr \text{gradient}\times\text{lr} gradient×lr，随着模型的训练，这个值往往...

深度学习笔记之循环神经网络——长短期记忆神经网络[LSTM] 引言回顾： RNN \text{RNN} RNN的反向传播过程 RNN \text{RNN} RNN反向传播的梯度消失问题 长短期记忆神经网络遗忘门结构输入门结构遗忘门与输入门的特征融合操作输出门结构 个人感悟 引言 上一节介绍了循环神经网络 ( Recurrent Neural Network,RNN ) (\text{Recurrent ...

目录 一.引言 二.计算流程 1.Attention 结构 2.Multi-Head Attention 结构 三.计算实现 1.Item、序列样本生成 2.OwnAttention Layer 实现 2.1 init 初始化 2.2 build 参数构建 2.3 call 逻辑调用 3.OwnAttention Layer 测试 四.总结 一.引言 Attention And Multi-Head At...

们相信，通过这些技术和更好的实现，我们可以在GPU和cpu上实现实时WaveNet推理。持久化GPU内核的实现细节可以在附录D中找到。 结论 在这项工作中，我们通过构建一个完全的神经系统，证明了当前的深度学习方法对于高质量的文本到语音引擎的所有组件都是可行的。我们将推理优化到比实时更快的速度，表明这些技术可以应用于以流媒体方式实时生成音频。我们的系统是可训练的，无需任何人工参与，极大地简化了创建TTS系统...

考虑到隐马尔可夫模型(HMM)在当时的语音社区中的突出地位[95]，许多早期的AVSR模型都是基于各种HMM扩展[24]，[25]，这一点也不奇怪。虽然目前对AVSR的研究并不常见，但它已经看到了来自深度学习社区的重新兴趣[151]。 虽然AVSR最初的愿景是在所有上下文中提高语音识别性能(例如，单词错误率)，但实验结果表明，视觉信息的主要优势是在语音信号有噪声(即低信噪比)的情况下[75]、[151]、...

要获取下一时刻隐变量 h ( t + 1 ) h^{(t+1)} h(t+1)的梯度。 推荐一个递归神经网络的反向传播流程，见下方链接，侵删。 相关参考： 关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 《深度学习》(花书) P233-235 10.2.2 计算循环神经网络的梯度...

深度学习笔记之递归网络——铺垫：Softmax的反向传播过程 引言总结：递归神经网络的前馈计算过程场景构建前馈计算描述 铺垫： Softmax \text{Softmax} Softmax的反向传播过程场景构建 Softmax \text{Softmax} Softmax反向传播过程 引言 上一节介绍了递归神经网络前馈计算过程的基本逻辑，以及作为语言模型时，衡量一个语言模型的优劣性指标——困惑度。本节介...

深度学习笔记之递归网络——递归神经网络 引言回顾：潜变量自回归模型递归神经网络思想困惑度 引言 上一节介绍了基于统计算法的语言模型。本节将介绍基于神经网络的序列模型——递归神经网络。 回顾：潜变量自回归模型 关于潜变量自回归模型，它的概率图结构表示如下： 这里仅观察 t t t时刻到 t + 1 t+1 t+1时刻随机变量的变化情况。它的变化过程可划分为两个部分： x t − 1 , h t − 1 ⇒...

写在前面 本篇文章主要讲解TensorFlow的一些基础概念以及基础操作，作为初学者，文章内容难免有错误，各位看官发现错误，还请不吝指正！！！🤝 基础数据类型以及了解张量的含义 张量的创建 张量的基础操作 写在中间 一、 基础数据类型 大家在学习过程之中会经常遇到Tensor这个名词，究竟是什么意思呢？不急，看完这两篇文章之后，你就会有有较为清晰的了解。 https://zhuanlan.zhihu.c...