標籤
基於PaddlePaddle實現聲音分類
2020-04-27 207 閱讀 PaddlePaddle 深度學習 語音 深度學習 神經網絡 PaddlePaddle

你提供的項目詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle和飛槳聲學模型庫（PaddleSpeech）進行聲音識別任務。從數據準備、模型訓練到預測，再到一些輔助功能，整個流程描述得很清楚。下面是對你的項目的總結和一些建議： ### 項目概述 1. **環境搭建**： - 使用Python3.6+，安裝了必要的依賴庫。 - 安裝了PaddlePaddle-gpu、PaddleSpeech

閱讀全文
基於Tensorflow實現聲音分類
2020-04-23 196 閱讀 TensorFlow 深度學習 語音 Tensorflow 深度學習 神經網絡

這個項目詳細地介紹了使用TensorFlow進行音頻分類的步驟，從數據準備到模型訓練、預測和即時錄音識別。以下是對你提供的代碼和技術細節的一些總結和補充說明： ### 1. 數據集準備 - **數據來源**：使用了Kaggle上的鳥叫聲分類數據集。 - **數據處理**： - 將音頻文件轉換爲梅爾頻譜圖（mel spectrogram）。 - 使用Librosa庫將文件讀取爲np數組，並

閱讀全文
深度學習神經網絡中的梯度檢查
2018-04-16 230 閱讀 深度學習 吳恩達的課程 深度學習 梯度檢查 神經網絡 吳恩達的課

謝謝你的分享和解釋！確實，通過多維梯度檢測（Gradient Checking）可以有效地檢查反向傳播算法中梯度計算是否正確。這種技術在實現深度學習模型時非常有用，能夠幫助我們及早發現並修正代碼中的問題。 對於初學者來說，理解正向傳播、反向傳播以及梯度檢查的過程非常重要。你提到的幾個關鍵點——如將參數和梯度轉換爲向量形式進行計算，使用微小位移來近似計算數值梯度，並通過比較兩者之間的差異來評估反向

閱讀全文
《Improving Deep Neural Networks》的理論知識點
2018-04-15 207 閱讀 深度學習 吳恩達的課程 神經網絡 吳恩達的課 深度學習 改良網絡模型

### 深度學習實踐與優化 - 數據集拆分比例通常爲98%訓練、1%驗證和1%測試。增加數據量或正則化可提高模型性能。驗證和測試集應來自同一分佈。調整正則化參數有助於減少過擬合。 - 優化算法方面，小批量梯度下降比全批處理更快；理想的小批量大小介於1到m之間；指數加權平均用於跟蹤數據變化；學習率衰減技術如0.95^tα₀和1/√t α₀有效。Adam結合了RMSProp優點與動量。 ### 超

閱讀全文
深度學習神經網絡中權重的初始化
2018-04-15 176 閱讀 深度學習 吳恩達的課程 權重初始化 吳恩達的課 深度學習 神經網絡

感謝你分享這些寶貴的學習筆記和參考資料！確實，深度學習中初始化權重的方式對模型的表現有很大影響。使用恰當的方法可以確保網絡中的所有神經元在訓練初期都能有效地工作。 如果你有任何具體的疑問或需要進一步解釋某個步驟、概念或方法，比如如何調整超參數或者理解反向傳播的具體過程等，請隨時告訴我。我會盡力幫助你更好地理解和掌握這些知識。 另外，如果你想探索更多關於深度學習的知識點，這裏有一些擴展閱讀建議：

閱讀全文
《Neural Networks and Deep Learning》的理論知識點
2018-03-29 181 閱讀 吳恩達的課程 深度學習 深度學習 coursera 吳恩達課程 神經網絡

這個筆記涵蓋了吳恩達教授在deeplearning.ai系列課程中的一些關鍵概念和公式。下面是對這些內容進行分類整理和補充說明： ### 1. 神經網絡基礎 #### 1.1 單層神經網絡 - **tanh激活函數**：接近0的輸入，其梯度接近於最大（1）。遠離0時，梯度接近於零。 - **初始化權重**：使用 `W = np.random.randn(layer_size_prev, lay

閱讀全文