在这篇文章里，我们提出了一种正交深度特征分解算法 OE-CNNs，通过把深度特征正交分解为年龄分量和身份分量，从而将年龄分量和身份分量有效分离开，从而达到减少年龄差异、提高跨年龄人脸识别精度的目标。...我们在多个跨年龄人脸识别的国际评测基准（FG-NET, Morph Album 2, CACD-VS）中都取得了国际领先的性能，显著提高了跨年龄人脸识别的精度。...为了克服这个巨大的年龄差异，在这篇文章里我们研发了一种新的深度学习算法，该算法把深度特征按照模长方向和角度方向（这两个方向是彼此正交的）分别分解为年龄成分和身份成分，如下图所示。 ?...在上表的 Morph Album 2 识别任务中，我们的算法也稳定地高于其它所有的人脸算法。 ?...在上表的对比实验中，能明显看出增加了我们新建立的 CAF 人脸数据做训练后，对于上表中的所有人脸算法，它们的识别率都能显著获得提升，这证明了 CAF 对于跨年龄人脸识别研究的帮助和价值。 ?
语音合成技术可以将任何文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，相当于给机器装了一张人工合成的“嘴巴”。它是涉及多个学科，如声学、语言学、数字信号处理和计算机科学的一个交叉学科。...7月28日，第3期英伟达x量子位NLP公开课中，英伟达专家将分享语音合成理论知识，并通过代码实战分享如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。...课程大纲 本次在线研讨会主要面向有语音语义和AI开发需求的开发者及零基础编程爱好者，通过本次课程，您可以获得以下内容： 语音合成技术简介 语音合成技术的工作流程和原理 语音合成技术中的深度学习模型 代码实战...在自动语音识别、自然语言处理、自然语言理解等技术有着丰富的实战经验与见解。...NeMo快速入门NLP、实现机器翻译任务，英伟达专家实战讲解，内附代码 点击链接查看第2期课程回顾&直播回放：使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务，英伟达专家实战讲解，内附代码 最后，戳“阅读原文
特征工程意味着从现有数据中构建额外特征，这些数据通常分布在多个相关表中。...Featuretools基于一种称为“深度特征合成”的方法，这个名字听起来比实际的用途更令人印象深刻 深度特征合成实现了多重转换和聚合操作（在featuretools的词汇中称为特征基元），通过分布在许多表中的数据来创建特征...要使用指定的基元制作特征，我们使用ft.dfs函数（代表深度特征合成）。...深度特征合成 我们现在已经做好准备来理解深度特征合成（dfs）。实际上，我们已经在之前的函数调用中执行了dfs！深度特征仅仅是堆叠多个基元的特征，而dfs是制作这些特征的过程名称。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
理解深度特征合成 深度特征合成有三个关键概念需要理解： 1、特征源自数据集中数据点之间的关系。DFS擅长针对数据库或日志文件中常见的多表格数据集和交易数据集实施特征工程。...Featuretools的DFS可以利用“截止时间”为每个特定时间的样本进行特征提取。它会模拟样本在过去时间点的情况，以确保在有效的数据上进行特征工程。...应用深度特征合成 我们最近写了一篇文章，内容是关于使用自动化特征工程来提高全球银行欺诈检测模型的表现，从而提高利润。在这个案例中，我们要预测交易是否属于欺诈，我们根据进行交易客户的历史行为创建了特征。...所有这些特征都参考了各数据点之间的关系，并使用截止时间确保特征构建基于事件发生之前的数据。 得到的结果与银行现有的软件解决方案相比，误报数量下降了54％，从而减少了错误判断不良用户的次数。...深度特征合成vs深度学习 深度学习可以对图像、文本和音频进行特征工程，但是通常需要大量样本进行训练，而DFS则针对公司使用的结构化事务和关系型数据集。
（Deep Feature Synthesis，DFS）的算法，该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径，深度特征合成叠加多个转换和聚合操作，这在特征工具的词库中被称为特征基元，以便通过分布在多张表内的数据来构造新的特征...这是一种一对多的关联：每个父亲可以有多个儿子。对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。...一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。 在特征工具中单独使用这些基元或者叠加使用这些基元可以构造新的特征。以下是特征工具中一些特征基元的列表，也可以自定义特征基元。 ?...0x05深度特征合成 深度特征只是叠加多个基元构造的一个特征，而 dfs 只是构造这些特征的过程的名称。深度特征的深度是构造这个特征所需的基元数量。...这个过程不会完全消除人类对特征工程的贡献，因为人类仍然可以使用领域知识和机器学习专业知识来选择最重要的特征或从自动深度特征合成建议的那些构建新特征。
深度特征合成叠加多个转换和聚合操作，这在特征工具的词库中被称为特征基元，以便通过分布在多张表内的数据来构造新的特征。与机器学习中的大多数方法一样，这是建立在简单概念基础之上的复杂方法。...这是一种一对多的关联：每个父亲可以有多个儿子。对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。...特征基元 这些基元可以单独使用或是组合使用以构造新的特征。为了使用特定的基元构造新的特征，我们使用 ft.dfs 函数（代表深度特征合成）。...结论 与机器学习中的许多主题一样，使用特征工具进行特征工程自动化是一个基于简单想法的复杂概念。使用实体集、实体和关联的概念，特征工具可以执行深度特征合成操作来构造新的特征。...深度特征合成可以依次叠加特征基元：「聚合」，它们在多张表间的一对多关联中起作用，以及「转换」，是应用于单张表中一或多列以从多张表中构造新的特征的函数。
深度特征合成叠加多个转换和聚合操作，这在特征工具的词库中被称为特征基元，以便通过分布在多张表内的数据来构造新的特征。与机器学习中的大多数方法一样，这是建立在简单概念基础之上的复杂方法。...这是一种一对多的关联：每个父亲可以有多个儿子。对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。...事实上，我们已经在前面的函数调用中执行了 dfs！深度特征只是叠加多个基元构造的一个特征，而 dfs 只是构造这些特征的过程的名称。深度特征的深度是构造这个特征所需的基元数量。...结论 与机器学习中的许多主题一样，使用特征工具进行特征工程自动化是一个基于简单想法的复杂概念。使用实体集、实体和关联的概念，特征工具可以执行深度特征合成操作来构造新的特征。...深度特征合成可以依次叠加特征基元：「聚合」，它们在多张表间的一对多关联中起作用，以及「转换」，是应用于单张表中一或多列以从多张表中构造新的特征的函数。
论文名称：GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM 原文作者：Jiexiong Tang 本文提出了一种基于学习的特征点和描述子提取算法...GCNv2被设计用于生成类似于ORB的特征描述子和特征点的算法，其可以很容易的替代ORB特征在ORB-SLAMv2中。GCNv2可以显著的提升GCN的计算速度，并且不像GCN只能应用于桌面系统。...实验结果表明，经过重新训练后的GCNv2网络精度和GCN基本相当， 并且提取的特征鲁棒性足以应用于无人机的控制。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...答案： 号主答案：D 解析： A:对数几率回归其实是设计用来解决分类问题的 B:对数几率回归可以用来检验模型对数据的拟合度 C: 虽然对数几率回归是用来解决分类问题的，但是模型建立好后，就可以根据独立的特征
在本文中作者将为我们介绍如何使用 Feature Tools Python 库实现特征工程自动化，项目已开源。...这个过程的目的不是替换数据科学家，而是使她的工作更容易，并允许她使用自动工作流补充领域知识。 5分钟快速开始 下面是使用深度特征合成（DFS）执行自动化特征工程的示例。...在本例中，我们将DFS应用于一个由多个表组成的带有时间戳的客户交易数据集。 ? 准备数据 本示例使用的数据集包含三张表。在Featuretools中将表称之为entity。...父实体的一条记录对应子实体中的多条记录。...运行深度特征合成 DFS的最小输入包括一组entity，一组关系以及要计算特征的target_entity。DFS的输出是一个特征矩阵和相应的特征定义列表。 ?
MLcore是Angel自研的一套算法内核，它支持自动求导，可以使用JSON配置文件定义和运行算法。除此之外，在3.0版本中，Angel还集成了PyTorch作为计算引擎。...PyToch On Angel使用PyTorch作为计算核心，主要负责推荐领域深度学习算法和图深度学习算法。 1、自动特征工程 特征工程，例如特征交叉和选择，对于工业界的机器学习应用具有重要意义。...大多数在线推荐系统经常选择线性算法，例如逻辑回归作为机器学习模型，但逻辑回归需要复杂的特征工程才能实现较高的精度，这使得自动特征合成至关重要。...图 5 自动特征工程流程 如图5所示，这种特征合成方法线性地增加特征数量，避免了维度灾难。在Higgs数据集上的实验表明合成的特征能有效地提高模型精度（如表1所示）。...Angel在腾讯内外的使用情况： 腾讯内部：用户数和任务数增加1.5倍 腾讯外部：超过100多家公司和机构使用Angel 开源贡献：4200多个star, 8个子项目，1100多个fork，2000多次
训练侧一般使用 Python 搭建网络；而推理侧考虑到产品性能的因素，一般使用 C++ 语言集成天元框架。无论在训练侧还是推理侧，天元都担负着将训练和推理的代码运行到各种计算后端上的任务。...一个是静态图模式下的模型训练过程中模型的结构一般是不会变的跑；另一个是在模型训练的过程中，一般会经过很多个 iter/min-batch，不同的 iter/min-batch 之间输入张量形状（tensor...图 5 process_opr 流程图 拓扑序列要求所有的父节点要先于它的子节点被访问到，与之对应的，逆拓扑序列就是所有的子节点要先于它的父节点被访问到。...要想使用 MLIR 作为编译后端，首先我们需要定义和实现天元自己的方言（MGE Dialect），随后我们将 MGE Dialect 转换到 MLIR 既有的 Dialect 上，接下来的绝大部分工作都可以复用...5 总结和展望 本篇文章介绍了天元使用 JIT 实现将任意多个相邻的 element-wise 算子融合成一个算子的优化。
信号生成：通过合成两个不同频率的正弦波生成复合信号。傅里叶变换：使用fft函数计算信号的傅里叶变换，并生成对应的频率范围。绘图：将时域信号和频域信号绘制在同一图中，便于观察信号的频率成分。2....频谱分析与时频分析在许多应用中，信号的频谱特性是非常重要的。频谱分析可以帮助我们了解信号在频域中的分布。而时频分析则可以更全面地揭示信号的时间和频率特性。...信号恢复与重建信号恢复是信号处理中的另一个重要方面，尤其在处理失真或被噪声干扰的信号时。使用合适的滤波器可以有效恢复原始信号。下面我们将探讨如何使用MATLAB实现信号的恢复与重建。...7.1 未来工作未来的研究可以集中在以下几个方面：自适应滤波器设计：研究自适应算法，提高滤波器对动态信号的适应性。深度学习方法：结合深度学习技术，对复杂信号进行分类与预测，提升信号处理的智能化水平。...实时信号处理：开发实时信号处理算法，使得在临床环境中能够快速响应。MATLAB作为一个强大的信号处理工具，将在未来的研究与应用中继续发挥其重要作用。
2020腾讯犀牛鸟精英人才培养计划 12个前沿方向，69项课题 申报截止日期：2020年1月19日 同学们，记得抓紧时间申报哦！...本课题旨在探求如何通过自然语言处理和情感识别等多个深度学习领域结合的方式来充分利用用户音频中的非文本信息，如情感与重音等，来改进现有的人机语音交互系统中合成的语音的表现力，使其能够根据用户的情感及意图做出更具个性化的回应...本课题旨在探求如何通过表征学习和对抗学习等无监督学习的方式，增强语音合成算法在标注不完善、不同环境、不同口音和有数据噪声等情形下的鲁棒性，最终利用互联网中的大量无标注音频构建无需优质数据的鲁棒语音合成系统...43 基于低质量语料的语音合成方法研究（地点：北京/深圳） 目前语音合成技术依赖于高质量的训练语料。在很多工业界应用中，采集大规模高质量语音数据是非常昂贵的。...6 基于深度学习的端到端实时智慧语音通信（地点：深圳） 主要结合语音信号处理和深度学习技术，研究复杂场景下的特征提取和深度神经网络模型结构，改善传输语音信号质量，在语音增强、分离、去混响、回声消除
RaptorX-Contact，通过深度残差网络进行预测，在CASP13竞赛中取得了Contact预测组第一。 尽管取得了一定的进展，深度学习算法在Contact接触预测方面仍然存在一定的局限性。...AlphaFold通过多个深度神经网络来预测残基间距离和骨架原子二面角等约束条件，并采用一种简单的基于梯度下降的方法，使用这些约束条件更有效地预测蛋白质结构。...2.3 模型特征 本文使用多个特征来预测蛋白质Contact Map。多序列比对（MSAs）是由HHblits针对UniProt20数据库建立的。...通过CCMpred和MI预测L*L大小的Contact Map二维特征，其中L为蛋白长度。为了使模型能够识别残基的相对位置，增加残基指数的差异作为附加特征。...在体系结构进化过程中，种群在开始时是随机初始化的。然后，从总体中抽样大小为S的子集，具有最佳验证性能的模型将被选择为父模型。通过变异操作生成的子模型。
近几年来，本领域的技术取得了重大的突破和进步，在媒体、娱乐、教育、电商等多个行业中均展现出巨大的应用潜力。...在小样本学习的场景中，由于训练数据稀少，提升模型的泛化能力以及迁移能力成为关键。一系列研究表明，预训练语言模型积累了语言知识，并且具备一定的知识推理能力，从而有效提升了原有深度模型的泛化能力。...借助预训练模型，通过预训练与微调的范式，在多个场景的小样本学习中均取得了不错的效果。...建议研究方向： 1) 金融舆情事件的网络构建与更新技术； 2) 个股、行业板块的金融事件演变特征提取； 3) 基于不同时间粒度的金融事件股价预测因子构建； 4) 基于不同时间粒度的金融事件投资风险识别特征构建...关注及申报 申报截止 2022年6月15日24:00(北京时间) 申报链接 https://withzz.com/project/detail/219 （仅支持PC端申报） 手机端扫描上方小程序码查看及关注项目
然而，基于深度学习的方法在参数语音合成中表现通常胜过HMM，我们希望将深度学习的优势转化到混合单元选择合成中。...Siri的文本转语音（TTS）目标是训练出基于深度学习的统一模型，能够自动准确预测数据库中单元目标和级联损失。 因此，该方法使用深度混合密度网络(MDN)预测特征值分布，而没有用HMM。...△ 深度混合密度网络，用来指导单元选择合成语音特征的均值和方差 在Siri上，我们使用基于MDN的统一目标和连接模型，来预测语音的目标特征(频谱、音高和持续时间)分布，以及单元间的连接成本指导单位搜索。...无论是在像共振峰等稳定且更新缓慢的语音特征，还是多变的特征中，这种做法的优势均显而易见。考虑到这种可变性，可以选用深度MDN模型中嵌入的方差调整参数。...因为我们需要计算特定目标和连接损失，所以这对于提高合成质量非常重要。 在使用深度MDN的基础上对单位进行评分后，我们用传统的维特比算法寻找单位最佳路径。
从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。...为了让所有平台的 Siri 语音提供最佳质量，苹果迈出了这一步，在设备中的混合单元选择系统上使用了深度学习。...MDS 结合了常规的深度神经网络和高斯混合模型（GMM）。 常规 DNN 是一种在输入层和输出层之间有多个隐藏层的人工神经网络。...因为我们使用 MDN 作为声学模型，所以输出同样包含每一个特征的方差，并作为自动上下文依赖权重。...训练的深度 MDN 的架构包括 3 个隐藏层，每一层有 512 个修正线性单元（ReLU）作为非线性激活函数。输入特征和输出特征在训练前接受均值和方差归一化处理。
为了让 Siri 在全平台上都能具备高质量的合成声音，苹果公司正在设备端上推进深度学习在混合单元挑选系统中的应用。...合成语音“单位选择合成”及其使用半音素的语音转录过程如图上半部分所示，相应的合成波形及其频谱如图下半部分所示，由线分隔的语音段是数据库中的连续语音段，这些语段可能包含一个或多个半音素。...在合成阶段，训练后的统计模型将输入的文本特征映射到语音特征中，然后用这些语音特征指导单元选择后端过程，在此过程中适当的语调和持续时间至关重要。 与前端相反，后端大多是语言无关的。...但是在参数语音合成上，基于深度学习的方法通常要比 HMM 更好，同时我们也希望可以将深度学习的优势转移到混合单元挑选合成中。...图5：用于建模指导单元选择合成的语音特征均值和偏差的深度混合密度网络 在 Siri 的开发中，我们使用了一种基于 MDN 的一体化目标和拼接模型，这个模型可以预测语音特征(波谱、音调和时长)以及单元间的拼接损失
今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1月28日 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来看看第六个方向吧 语音技术 6.1 声纹识别算法研究（地点：深圳） 主要针对声纹识别技术中的难点...6.2 基于神经网络的ASR系统中说话人及领域自适应研究（地点：深圳） 基于深度神经网络的声学模型在许多领域已经取得了很大的突破。...在本主题中，我们期望解决使用听觉和视觉信息跟踪多个移动说话人的任务。...6.6 基于环境感知的自适应语音增强及音频信号分离关键技术研究（地点：深圳） 基于信号处理和深度学习技术，通过声音特征提取，对噪声环境进行有效的感知和分类，定义特定的声学场景下的最优降噪策略和网络结构...研究主要关注音频信号分离技术研究，包括基于深度学习技术，通过特征建模，设计语音分离、音乐分离、韵律识别等算法，可有效的完成复杂音频信号下目标对象的分离。
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