学习向量量化 ( Learning vector quantization | LVQ)
学习向量量化算法(或简称LVQ)是一种人工神经网络算法,允许您选择要挂起的训练实例数量,并准确了解这些实例应该是什么样子。
语音识别技术 (Automatic Speech Recognition丨ASR)
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判别式模型 | Discriminative model
百科介绍 百度百科(详情) 在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ,判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。
模糊神经网络(Neuro-fuzzy | FNN)
模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物,它汇集了神经网络与模糊理论的优点,集学习、联想、识别、信息处理于一体。
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis | LDA)
线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳,这种方法使用统计学,模式识别和机器学习方法,试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合,以能够特征化或区分它们。
Q-Learning 算法
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迁移学习 | Transfer learning
迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。迁移学习与多任务学习以及概念飘移这些问题相关,它不是一个专门的机器学习领域。
语音合成(Text to Speech | TTS)
一文看懂什么是语音合成(Text to Speech | TTS),用简单的白话文讲解,菜鸟也能看懂。
音频基础知识:以微信语音为例解释声音数字化的整个流程(ADC)
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胶囊网络 | Capsule Network
一文看懂胶囊网络 | Capsule Network,胶囊网络,其综合了CNN的优点的同时,考虑了CNN缺失的相对位置、角度等其他信息,从而使得识别效果有所提升。