2019-11 的文章
百度机器学习训练营笔记——问题回答
该代码使用PaddlePaddle构建了一个卷积神经网络来处理CIFAR-10数据集。网络包含3层卷积池化和一层全连接层，没有使用BN层。 **网络结构分析：** 1. 输入图像尺寸为(128, 3, 32, 32)。 2. 第一、二层卷积核大小5x5，第一层输出(128, 20, 28, 28)，第二层输出(128, 50, 14, 14)；每层卷积输出的参数量分别为1500和25000。
阅读全文百度机器学习训练营笔记——数学基础
这段内容主要讲解了神经网络的基本概念和一些重要的基础概念，包括但不限于线性回归、梯度下降等算法以及它们的原理与应用。另外还详细解释了反向传播、激活函数（如Sigmoid、Tanh和ReLU）的概念，并通过代码示例进行了图表展示。下面是对这些内容的一个简要总结： 1. **线性回归**：一种简单的机器学习方法，用于预测连续值。 2. **梯度下降**：优化算法之一，用于求解最小化损失函数的参数。
阅读全文基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音识模型
这个教程详细地介绍了如何使用PaddlePaddle进行语音识别，并提供了一系列的操作指南，帮助开发者从数据准备到模型训练和上线部署。下面是对每个步骤的一个简要总结： 1. **环境配置**：确保开发环境已经安装了必要的软件和库，包括PaddlePaddle。 2. **数据准备**： - 下载并解压语音识别数据集。 - 处理音频文件，如去噪、降采样等。 - 对文本进行
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