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Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

目录: ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●

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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的

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C云端(MATLAB)测试网络嵌入式带电电测频器监听应用虚拟化测试(钻研开发)

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://1572091hyl10.blog.51cto.com/1562091/551341 首先介绍一下云端软件(MATLAB)产生历史的记载,

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一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言

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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率

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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

![image](https://yqfile.alicdn.com/a0d7ff6ff20a44527613e380915391fc825a0462.png) 小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆

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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时,模型大小只有后者的四分之一,且合成速度是后者的四倍,非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者:毕梦霄/

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ICASSP Oral 论文:阿里提出低计算量语音合成系统,速度提升4倍

研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率

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