DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、预测
输出结果 设计思路 核心代码 class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): ...
DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比
输出结果 设计思路 核心代码 class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): ...
DL之DNN：利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练、预测(95%)
数据集展示输出结果设计代码import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklea...
Libsvm 数据 DNN 训练—从 Keras 到 Estimator
背景 手上有个 Libsvm 格式数据集，已经跑过 LR 和 GBDT，想快速看下 DNN 的效果？那本文正适合你。尽管深度学习研究和应用的热潮已持续高涨多年，TensorFlow 早已为算法同学所熟知，但并非所有人都对这个工具驾轻就熟，要在个人数据集上跑个简易 DNN 模型出来也不是顷刻间的事，特...
kaldi 源码分析(八) - DNN训练过程
在 kaldi 训练过程中，DNN 的训练是依赖于 GMM-HMM 模型的，通过 GMM-HMM 模型得到 DNN 声学模型的输出结果(在 get_egs.sh 脚本中可以看到这一过程)。因此训练一个好的 GMM-HMM 模型是 kaldi 语音识别的关键。 为了理解 DNN 训练的过程，这里以 a...
DNN模型训练词向量原理
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 1词向量 在NLP里，最细的粒度是词语，由词语再组成句子，段落，文章。所以处理NLP问题时，怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言模型的输...
【11分钟训练完ImageNet】DNN训练再破纪录，1024 CPU Caffe开源
此前，伯克利、TACC和UC戴维斯的研究人员使用新算法，在24分钟内训练完AlexNet，1小时训练完ResNet，创下了纪录。现在，他们继续推进，使用1024个CPU，在11分钟内训练完AlexNet，48分钟训练完ResNet-50。研究人员表示，源代码不久后将在Intel Caffe发布。 先...
详解 DNN 在声学应用中的模型训练
本文通过简单kaldi源码，分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射。 不妨查看对齐后的结果...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。