基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 1 概述 伪造语音识别是当前智能语音技术研究的一个重要研究领域，是集信息安全、语音学、人工智能等跨学科交叉的应用性研究方向。当前社会新型犯罪中电信诈骗案件频发，急需一种能够自动有效区分语音真伪的方法。本文结合提出的最大稠密卷积神经网...
基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别（Matlab代码实现）
1 概述伪造语音识别是当前智能语音技术研究的一个重要研究领域，是集信息安全、语音学、人工智能等跨学科交叉的应用性研究方向。当前社会新型犯罪中电信诈骗案件频发，急需一种能够自动有效区分语音真伪的方法。本文结合提出的最大稠密卷积神经网络(Max Dense Convolution Neural Network,MDCN)和频谱注意力模块(Spec-Attention Block)，实现了噪声环境的准....
使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 01-建立分类器类
1 数据准备神经网络中，一个非常经典的案例就是手写数据的识别，本文我们以手写数据识别为例进行讲解。用到的数据是MNIST数据集。MNIST数据集是一个常用的用于计算机视觉的测试数据集，包含了70,000张手写数字的图片，用于训练和测试模型识别手写数字的能力。MNIST数据集中的图片大小都是28x28像素，图片中的数字是黑白的，每张图片都有对应的标签，表示图片中的数字是什么。MNIST数据集是计算....
类GPT模型训练提速26.5%，清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练
我们知道，将激活、权重和梯度量化为 4-bit 对于加速神经网络训练非常有价值。但现有的 4-bit 训练方法需要自定义数字格式，而当代硬件不支持这些格式。在本文中，清华朱军等人提出了一种使用 INT4 算法实现所有矩阵乘法的 Transformer 训练方法。模型训练得快不快，这与激活值、权重、梯度等因素的要求紧密相关。神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有....
深度神经网络每秒分类近20亿张图像，新型类脑光学分类器芯片登上Nature
应用从计算机视觉到医学诊断的深度神经网络，通常使用基于时钟的处理器来实现，其中计算速度主要受时钟频率和内存访问时间的限制。在光学领域，尽管光子计算取得了进步，但缺乏可扩展的片上光学非线性和光子器件的损耗限制了光学深度网络的可扩展性。在这里，宾夕法尼亚大学的研究团队报告了一种集成的端到端光子深度神经网络（PDNN），该网络通过直接处理撞击在片上像素阵列上的光波，在它们通过神经元层传播时执行亚纳秒级....
PyTorch 之 神经网络 Mnist 分类任务
文章目录一、Mnist 分类任务简介二、Mnist 数据集的读取三、 Mnist 分类任务实现1. 标签和简单网络架构2. 具体代码实现四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052一、Mnist 分类任务简介在上一篇博客当中，我们通过搭建 PyTorc....
【Pytorch神经网络理论篇】 38 Transformers：安装说明+应用结构+AutoModel类
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络理论篇】 05 Module类的使用方法+参数Parameters类+定义训练模型的步骤与方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
Python-两层神经网络的类
代码实现import numpy as npdef numerical_gradient(f,x):h=1e-4 # 生成与x形状相同的数组 grad=np.zeros_like(x) for idx in range(x.size): tmp_val=x[idx] x[idx]=tmp_val+h fxh1=f(x) x[idx]=tmp_val-h f...
图神经网络学习笔记-02图游走类模型
DeepWalk目标：Node embeddings 学习到节点与邻居的关系。得到节点表示，用于下游任务Word2Vec 应用到 图嵌入领域节点——>单词节点序列——>句子游走方式：Random Walk本质：可以回头的DFS整体架构：问题：图是一个复杂的结构，需要考虑更多因素。Node2Vec对DeepWalk的改进结合BFS与DFS模式。改进：bias random walkp:....
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