神经网络与深度学习chap5-卷积神经网络

绪论[ppt] 机器学习概述 [ppt] 线性模型 [ppt] 前馈神经网络 [ppt] 卷积神经网络 [ppt] 循环神经网络 [ppt] 网络优化与正则化 [ppt] 注意力机制与外部记忆 [ppt] 无监督学习 [ppt] 模型独立的学习方式 [ppt] 概率图模型 [ppt] 深度信念网络 [ppt] 深度生成模型[ppt] 深度强化学习 [ppt] 序列生成模型 [ppt] 一个过时版本：词嵌入与语言模型数学基础课后习题分享讨论：https://github.com/nndl/solutions 编程练习：https://github.com/nndl/exercise

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神经网络与深度学习chap8-注意力机制与外部记忆

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神经网络与深度学习chap4-前馈神经网络

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语音识别基础：（一）语音是什么

从最起初的一声巨响，到梵音天籁，到耳旁的窃窃私语，到妈妈喊我回家吃饭，总离不开声音。声音是这个世界存在并运动着的证据。

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语音识别基础：（二）语音识别方法

语音识别的全称是自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），说得多了，就把“自动”省去了，认为“自动”是理所当然的了。语音识别属于序列转换技术，它将语音序列转换为文本序列。大体来说，这是一次搬运，是把一段话的表现形式从语音变成了文本，至于文本想要表达的深层含义（自然语言理解）、倾诉的感情（情感识别）、说话人的身份（说话人识别），就需要其他的技术来处理，所以语音应用开始时是分工明确的，但这显然不符合人类对语音的感知和理解，所以后来的技术也有了不同程度的整合和联合学习。如何实现有效的语音识别，无非是，先确定问题，然后找个模型，最后训好它。

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语音识别基础：（四）前端处理

模型的训练由数据驱动，有些数据是必须要准备的。为了让机器学会将语音转换为文本，首先需要给它提供大量的例子，即语音及其对应的文本，这是原始素材，也最能反映学习目的。这些数据的符号化和结构化则需要一些人类先验知识，包括语言知识和数字信号处理相关手段。

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