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人工智能:语音识别理解与实践

俞栋等
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计算机网络人工智能27.3万字

更新时间:2021-01-05 18:15:41 最新章节:参考文献

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书籍简介

全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。
上架时间:2020-10-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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    量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。全书共13章,第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第
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    《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣。
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