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深度學習創造出各種模型,
但會納悶DNN、CNN、RNN這幾個網路有何不同?
作用、差別為何、彼此之間的關係?
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大部分神經網路,可以用深度和連接結構來定義
也可分為有監督、無監督、半監督學習的神經網路
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將介紹4種類型神經網路
1、類神經網路ANN 和 深度神經網路DNN
2、循環神經網路RNN 和 遞歸神經網路RNN
3、卷積神經網路CNN
4、生成式對抗網路GAN
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觀看全文👇
https://blog.tibame.com/?p=19032
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【語音辨識的沿革】
一直以來,通過語言與機器直接溝通,是很多技術人員追求的目標,可看似簡單的語音交互,卻經歷了長達半個多世紀的技術探索。這期間不管文學還是影視作品,都一次次描繪了人機語音交互的美好場景。但直到 21 世紀初,人與機器的語音交互仍然是令人抓狂的一種操作,遠遠沒有鍵盤和滑鼠來得方便。
在 1952 年,貝爾實驗室研發出了 10 個孤立數位語音的識別系統,為人類的語音辨識開啟了篇章;20 世紀 80 年代開始,以「隱藏式馬可夫模型」(hidden Markov model, HMM) 方法為代表的基於統計模型方法逐漸在語音辨識研究佔據主導地位,能很好地描述語音訊號短時平穩特性,將聲學、語言學、句法等知識集成到統一框架中。此後,HMM 的研究和應用逐漸成為了主流。
李開復在 HMM 模型的基礎上研發出 SPHINX 系統,這是技術人員首次嘗試「非特定人連續語音辨識系統」,其核心框架就是 GMM-HMM 框架,其中 GMM 是指 (Gaussian mixture model,高斯混合模型) 用來對語音的觀察概率進行建模,HMM 則對語音的時序進行建模。同時期發展出的技術,還有 20 世紀 80 年代後期人工神經網路 (ANN) 也成為語音辨識的一個方向。
直至 ANN 後來進化為深度神經網路 (DNN),語音辨識技術才有了本質的突破。到了 20 世紀 90 年代,隨著電腦技術的快速發展,包括個人電腦在內的一大批設備開始嘗試使用語音辨識技術。這一時期劍橋發佈的 HTK 開源工具包大幅降低了語音辨識研究的門檻。然而在接下來的一段時間,GMM-HMM 框架的技術局限性使得其應用效果差強人意。
在語音辨識技術方向中,具有更強的長時建模能力的遞歸神經網路 (又稱:迴圈神經網路,RNN)、卷積神經網路 (CNN),以及在語音辨識領域獨樹一幟的科大訊飛公司提出的 DFCNN 技術相繼出現,進而使得人機語音交互的體驗越來越好,以智慧音箱為代表的語音交互設備受到越來越多的消費者歡迎,比傳統 GMM-HMM 框架性能提升 30~60%,並與 Google 在語音辨識展開深度合作。
延伸閱讀:
《艱難中前行的語音交互技術》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2019/0111/40859.html…
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#科大訊飛Iflytek #DFCNN
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▎人工智慧技術的應用分析
🔺全文網址:https://ppt.cc/fHHJ0x
McKinsey估計深度學習技術約占分析技術每年潛力價值的40%,每年約可創造3.5兆至5.8兆價值,等同於2016年各產業收益的1至9%。本文著重於說明運用人工神經網路進行深度學習(Deep Learning)的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術,包含前饋式類神經網路(FNN)、遞歸神經網路(RNN)與卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)
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