本文是机器学习算法地图的下篇，系统地整理了深度学习算法，整张图的设计风格与机器学习算法地图保持一致。从去年底就开始酝酿深度学习算法地图，然而工程浩大。...由于深度学习的算法变种太多，而且处于高速发展期，因此难免会有疏漏，后续版本将不断完善与优化。 完整的算法地图 下面先看这张图，以观深度学习全貌： ?...3.深度生成模型。解决数据生成问题，即生成图像，声音这样的具有随机性的数据。其典型代表是VAE和GAN。 4.图神经网络。将神经网络的输入数据从向量、矩阵、张量扩展到了任意的图结构。...编码器从输入样本数据进行学习，得到某种潜在特征的分布；解码器则根据编码器学到的特征进行变换，恢复出原始的输入数据。相对于GAN，VAE要冷清不少。...深度强化学习实现了端到端的学习，输入为图像之类的数据，输出为这种状态下要执行的动作。 ? 在这里先将DRL分为基于价值函数的方法和直接优化策略的方法。
在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，文中一步步说明当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程。...但音频呢？当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？ 在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。...使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据，可以继续看代码实现，我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程： ?...，该模型需要输入3个通道的图像。...结论 现在你应该对将深度学习应用于音频文件的工作流程有了更清楚的了解，虽然这不是你能做到的唯一方法，但它是关于易用性和性能之间的权衡的最佳选择。
本次我想要分享的题目是如何将AI音频算法应用、结合到RTC中，我会结合自己在国外的一些研究和开发的经验，包括网易云信在AI音频算法应用实战当中的一些经验总结，和大家一起聊一聊如何将AI音频算法与RTC有机结合...长链路就是说从数据的输入一直到数据的输出，如果我们直接将其当成黑盒来训练，这就是一个非常长的端到端的算法。...示例一：音频降噪中的AI算法 举个例子，这里是一个比较通用的端到端的AI降噪算法。...其实很多的AI算法如果从宏观的角度来考虑，只需要有一个输入，有一个输出，其它的就都可以全部交给机器，让它自己去训练。...那我们看一下，这里的Noise Estimation模块，其实是比较适合拿出来单独做深度学习训练的小模块，特别是假设噪声是一个Stationary Noise的稳态噪声，是更适合的。
前言深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。...当前，语音深度鉴伪识别技术已经取得了一定的进展。研究人员利用机器学习和深度学习方法，通过分析语音信号的特征，开发出了一系列鉴伪算法。...本项目系列文章将从最基础的语音数据存储和详细分析开始，由于本系列专栏是有详细解说过深度学习和机器学习内容的，音频数据处理和现主流技术语音分类模型和编码模型将会是本项目系列文章的主体内容，具体本项目系列要讲述的内容可参考下图...未压缩编码保留了原始音频数据，而压缩编码则通过各种算法减少音频数据的大小，可以是有损压缩或无损压缩。1.1未压缩编码未压缩编码保存音频数据的原始信息，主要采用脉冲编码调制（PCM）方式。...本系列将从最基础的音频数据认知开始一直讲解到最终完成整个语音深度鉴别模型的落地使用，对此项目感兴趣的，对此领域感兴趣的不要错过，多谢大家的支持！
深度学习的神经网络也是由许多层次的神经元组成，每一层都能够从上一层中学习到更加抽象的特征表示。通过训练数据，深度学习模型能够自动学习到最优的特征表示，并用于解决各种复杂的任务。...循环神经网络是一种能够处理序列数据的算法，常用于文本生成、语音识别和机器翻译等任务。循环神经网络通过「记忆」前面输入对后面输出的影响，实现对序列数据的建模和预测。...深度学习算法有许多优点。首先，深度学习具有强大的学习能力，能够处理复杂的问题，并取得优异的表现。其次，深度学习的网络结构非常灵活，可以适用于各种不同的任务。...另外，深度学习依赖于大量的数据，数据量越大，模型的表现越好。此外，深度学习算法的模型可以很好地移植到不同的平台上，具有良好的可移植性。然而，深度学习算法也存在一些缺点。...此外，由于深度学习的依赖数据并且可解释性较差，当训练数据不平衡时，容易出现歧视等问题。总结来说，深度学习是一种强大的机器学习算法，通过模拟人类大脑的学习过程，实现对复杂数据的处理和分析。
深度学习CNN算法原理 一 卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络...注意感受野的深度必须和输入图像的深度相同。...如图中所示，filter w0的第一层深度和输入图像的蓝色方框中对应元素相乘再求和得到0，其他两个深度得到2，0，则有0+2+0+1=3即图中右边特征图的第一个元素3....，数据源使用MNIST数据集，分别采用softmax回归算法和CNN深度学习进行模型训练。...2.1 CNN模型实现 结合LenNet-5神经网络模型，基于Tensorflow深度学习模型实现方式如下： 2.2 模型评价指标 采用常用的成本函数“交叉熵”，如下式所示： Hy‘y=-iyi‘log
算法思想2.1....P \right ) ）的线性函数，即：d_{\ast} \left ( P \right )=\mathbf{w}^T_{\ast} \phi _5\left ( P \right ) ，我们需要学习到参数...RCNN模型的训练在模型训练之前，首先需要的是训练数据集，文章中使用的是VOC数据集，数据集中包含了20个类别的物体。...针对此处的训练数据集，需要对模型Fine-tuning。...在此数据集上对CNN模型进行Fine-tuning。
论文地址：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
DenseNet的几个优点，感受下它的强大： 1、减轻了vanishing-gradient（梯度消失） 2、加强了feature的传递 3、更有效地利用了feature 4、一定程度上较少了参数数量 在深度学习网络中...，随着网络深度的加深，梯度消失问题会愈加明显，目前很多论文都针对这个问题提出了解决方案，比如ResNet，Highway Networks，Stochastic depth，FractalNets等，尽管这些算法的网络结构有差别...前面提到过梯度消失问题在网络深度越深的时候越容易出现，原因就是输入信息和梯度信息在很多层之间传递导致的，而现在这种dense connection相当于每一层都直接连接input和loss，因此就可以减轻梯度消失现象...实验结果： 作者在不同数据集上采用的DenseNet网络会有一点不一样，比如在Imagenet数据集上，DenseNet-BC有4个dense block，但是在别的数据集上只用3个dense block...Table2是在三个数据集（C10，C100，SVHN）上和其他算法的对比结果。ResNet[11]就是kaiming He的论文，对比结果一目了然。
来源：IBC2021 主讲人：Matteo Torcoli 内容整理：陈梓煜 研究者通过调研发现，现今观众经常会受到听不清音频中人物对话的困扰，为给观众提供个性化的声平衡方案，这篇文章主要提出了一种利用深度学习改善音频中人物对话和环境声相对水平的声平衡方案...Dialog+ Dialog+ 利用了深度学习方法的最新进展，考虑到算法的鲁棒性为了得到更好的算法表现，使用到的训练数据是现实世界的广播内容，大部分来自于WDR和BR。...工作者对数据进行了仔细的后处理，挑选对算法训练和优化最有帮助的训练数据。 下图展示了 Dialog+ 的流程框架，该流程的第一步是分离未知的声音源。...对输入的立体声混合音频文件进行短时傅里叶变换得到频域下的音频数据，再使用深度卷积网络从频域上的音频数据预测分离的对话音和环境音。...作者认为深度卷积网络的结构对从原始数据中分离不同特征的数据更加敏感，作者证明了相比于其他更复杂的网络结构，使用深度卷积神经网络可以获得更好的性能表现。
算法原理 2.1. LSTM的网络结构 LSTM的网络结构如下所示（图片来自参考文献）： ? 与循环神经网络RNN相比，LSTM的网络结构要复杂的多。...在LSTM网络中，通过引入三个门来控制信息的传递，这三个门分别为遗忘门（forget gate），输入门（input gate）和输出门（output gate）。...image.png image.png 参考文献 Understanding LSTM Networks LSTM与GRU的原理，不熟悉的再来看看呀 神经网络与深度学习 人人都能看懂的LSTM
优化算法 类型 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法： 一阶优化法 二阶优化法 具体算法 随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法、Nesterov型动量随机下降法、Adagrad...一阶优化法 ωω\omega ：待学习参数； ηη\eta ：学习率； ggg ：一阶梯度值； ttt ：第ttt轮训练。...随机梯度下降法 随机梯度下降算法，Stochastic Gradient Descent，简称 SGD 。...利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。 优点： 经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有一个确定范围，这样可以使得参数更新比较平稳。...---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册
基本概念 1.有监督学习与无监督学习 根据样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。...只要划分的足够细，分段常数函数可以逼近闭区间上任意函数到任意指定精度，因此决策树在理论上可以对任意复杂度的数据进行拟合。对于分类问题，如果决策树深度够大，它可以将训练样本集的所有样本正确分类。...进行降维时，先将输入向量减掉均值向量，然后左乘投影矩阵，即可得到投影后的向量。 主成分分析一种无监督学习算法，也是一种线性方法。...网络接受的是一个序列数据，即一组向量，依次把它们输入网络，计算每个时刻的输出值。记忆功能通过循环神层实现： 它同时利用了本时刻的输入值和上一个时刻的记忆值。...梯度下降法在机器学习中应用广泛，尤其是在深度学习中。AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等改进的梯度下降法都是用梯度构造更新项，区别在于更新项的构造方式不同。
图3：按照深度学习目标和应用对基于深度学习的多目标跟踪算法进行分类。 利用深度神经网络学习目标检测的表观特征是简单有效的提升多目标跟踪算法的方法。...3、深度视觉多目标跟踪算法介绍 3.1 基于对称网络的多目标跟踪算法 一种检测匹配度量学习方法是采用Siamese对称卷积网络，以两个尺寸相同的检测图像块作为输入，输出为这两个图像块是否属于同一个目标的判别...为了学习这个网络，作者从真实跟踪数据中抽取训练样本，从利用检测算法得到同一个轨迹的检测对作为正样本，从不同轨迹中得到检测作为负样本，为了增加样本多样性，增强分类器的泛化能力，负样本还包括从检测周围随机采集的重叠率较小的图像块...在MOT2016测试数据上的结果如下表： ? 表1：基于提升边的最小代价多割算法在MOT2016测试数据集中的跟踪性能评测结果。...4、基于深度学习的视觉多目标跟踪算法讨论 上文我们讨论了视觉多目标跟踪领域中，深度学习算法近年来的发展。
上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别， 深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN 我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度，今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的...处理变化长度的输入 到目前为止，我们已经知道在RNN中怎么使用固定长度的输入，准确的说是两个时刻长度的输入，但是如果输入的序列是变化长度的呢？比如一个句子。...该参数应该是一个表示每个样本输入序列大小的一维tensor。...学习了这么多的关于RNN的知识，下一期我们将学习如何训练RNN网络？...---- 智能算法，与您携手，沉淀自己，引领AI！ ?
听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。...Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。...我们希望读者在读完两部分后能了解掌握以下几点： Adam 算法是什么，它为优化深度学习模型带来了哪些优势。...他们总结道：「在使用大型模型和数据集的情况下，我们证明了 Adam 优化算法在解决局部深度学习问题上的高效性。」...： Adam 是一种在深度学习模型中用来替代随机梯度下降的优化算法。
在这篇文章[1]中，我们讨论 PyTorch 对创建自定义运算符的支持，并演示它如何帮助我们解决数据输入管道的性能瓶颈、加速深度学习工作负载并降低训练成本。...玩具示例 在我们之前的文章中，我们定义了一个数据输入管道，首先解码 533x800 JPEG 图像，然后提取随机的 256x256 裁剪，经过一些额外的转换后，将其输入训练循环。...conda install -c conda-forge libjpeg-turbo 请注意，libjpeg-turbo 已预安装在我们将在下面的实验中使用的官方 AWS PyTorch 2.0 深度学习...capture_output=True, cwd=p_dir) from custom_op.decode_and_crop_jpeg import decode_and_crop_jpeg 最后，我们修改数据输入管道以使用新创建的自定义函数...在这篇文章中，我们回顾了通过创建自定义 C++ PyTorch 扩展来优化数据输入管道的选项，展示了其易用性，并展示了其潜在影响。当然，这种优化机制的潜在收益会根据项目和性能瓶颈的细节而有很大差异。
Boyd和Re chars on探索了人类的决策过程，并提出了个体学习和文化传递的概念。...每只鸟都不知道食物在哪里，但是随着时间的推移，这些初始处于随机位置的鸟类通过群内相互学习、信息共享和个体不断积累字觅食物的经验，自发组织积聚成一个群落，并逐渐朝唯一的目标-—食物前进。...PSO算法具有以下优点： 1)不依赖于问题信息，采用实数求解，算法通用性强。 需要调整的参数少，原理简单，容易实现，这是PSO算法的最大优点。...4)PSO算法是一种概率算法，算法理论不完善，缺乏独特性，理论成果偏少。...PSO算法程序设计 PSO算法实现的流程图如下图所示： 程序设计流程图 PSO算法设计的具体步骤如下： 步骤1：初始化粒子群（速度和位置）、惯性因子、加速常数、最大迭代次数、算法终止的最小允许误差。
遗传算法杂交了渐变式和爆发式两种思想。 遗传算法的实现步骤 GA由解编码、个体适应度评估和遗传算法三大模块构成，而遗传算法又包括染色体复制、交叉、变异甚至倒位等。...改良的遗传算法和融合新型技术的遗传算法都是SGA的变异形式。在遗传算法中，定义种群或群体为所有编码后的染色体集合，表征每个个体的是其相应的染色体。...000000000000000011=3→L+3 \delta ………… 111111111111111111→ 2^{k} →U 易知： \frac{U-L}{2^{k}-1} 2、解码 解码的目的是为了将不直观的二进制数据串还原成十进制...落在各个区域的几率对应遗传算法中各条染色体被遗传到下一代的几率，其坠落的位置对应自变量取值。遗传算法依照与个体适应度成正比的几率决定当前种群中各个个体遗传到下一代群体中的机会。...程序设计流程 遗传算法伪代码 matlab GA工具箱求解多约束非线性规划问题 举例如下所示： matlab实现 主函数： %主程序：本程序采用遗传算法接力进化， %将上次进化结束后得到的最终种群作为下次输入的初始种群
上一篇文章的链接： 深度学习算法简要综述(上) ---- 本文目录如下： 深度学习是什么？...自动编码器（AutoEncoders） 自动编码器[11] 通常是作为一个非监督算法使用，并且主要应用在降维和压缩。它们的技巧就是尝试让输出等于输入，另外，在其他工作中，也有尝试重构数据的做法。...图神经网络（Graph Neural Networks） 一般来说非结构化的数据并不是非常适合使用深度学习的算法。实际上现实生活中确实有很多应用的数据都是非结构化的，然后以图的格式组织起来的。...基于深度学习的计算机视觉 ?...---- 总结 上述就是本文的所有内容，非常简单的介绍了深度学习中几个常用的算法模型，包括了卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，也有最近几年才提出的生成对抗网络、Tranformers，另外也分别介绍了深度学习的两大应用
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