深度神经网络中的置信度测量.pdf

一种基于卷积神经网络的言语置信度评测方法.docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的言语置信度评测方法一、引言 (1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术在智能客服、语音助手、智能交通等多个领域得到了广泛应用。然而，语音识别系统的准确性受到多种因素的影响，如语音质量、说话人方言、噪声干扰等。为了提高语音识别系统的鲁棒性和用户体验，对语音信号进行置信度评估成为一项重要的研究课题。近年来，深度学习技术在语音处理领域取得了显著成果，为言语置信度评测提供了新的思路和方法。 (2)在众多深度学习模型中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）因其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，在图像识别、语音识别等领域得到

2025-01-21 约2.45千字 5页立即下载

一种基于卷积神经网络的言语置信度评测方法.docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的言语置信度评测方法一、引言 (1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术在智能客服、语音助手、智能交通等多个领域得到了广泛应用。然而，语音识别系统的准确性受到多种因素的影响，如语音质量、说话人方言、噪声干扰等。为了提高语音识别系统的鲁棒性和用户体验，对语音信号进行置信度评估成为一项重要的研究课题。近年来，深度学习技术在语音处理领域取得了显著成果，为言语置信度评测提供了新的思路和方法。 (2)在众多深度学习模型中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）因其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，在图像识别、语音识别等领域得到

2025-01-23 约2.45千字 5页立即下载

一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549469 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210166191.3 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人中国石油大学（华东）地址 266

2023-05-07 约1.6万字 13页立即下载

2023-06-06 约5.73万字 41页立即下载

通过稳态时长置信度测量睡眠状态下的体重值的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112914884 B (45)授权公告日 2022.02.11 (21)申请号 202110074123.X G01G 19/52 (2006.01) (22)申请日

2023-06-09 约3.08万字 16页立即下载

通过偏心置信度测量睡眠状态下的体重值的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112914883 B (45)授权公告日 2022.02.11 (21)申请号 202110073910.2 G01G 19/52 (2006.01) (22)申请日

2023-06-06 约3.4万字 18页立即下载

深度神经网络课件.pptx ;;;通过多个处理层进行复杂的数据处理和模式识别。;深度学习时代;感谢您下载包图网平台上提供的PPT作品，为了您和包图网以及原创作者的利益，请勿复制、传播、销售，否则将承担法律责任！包图网将对作品进行维权，按照传播下载次数进行十倍的索取赔偿！ ;;;;输出范围在0到1之间，连续、平滑、单调递增，但存在梯度消失问题。;;;循环神经网络应用;GAN的原理;;;超参数调整策略探讨;模型评估指标及优化方法;;人脸识别与商品识别，分别应用于安全检查、移动支付与无人零售等领域。;通过深度神经网络自动提取图像特征，避免了人工特征工程。;典型案例分析与实践操作指南;;自然语言处理（NLP）的定义;深度神经网络

2025-03-26 约小于1千字 31页立即下载

深度神经网络与创意生成.docx 深度神经网络与创意生成 深度神经网络与创意生成一、深度神经网络概述 深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习领域中一种强大的模型，它通过模拟人脑处理信息的方式来识别模式和数据特征。深度神经网络由多层的人工神经元组成，这些神经元通过加权连接，能够学习和表征数据的复杂结构。随着大数据和计算能力的提升，DNNs在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。 1.1深度神经网络的基本结构 深度神经网络由输入层、多个隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和转换，而输出层则根据训练目标生成预测结果。每一层的神经元都通过激活函数进行非线性

2024-08-28 约3.01千字 9页立即下载

常见的深度卷积神经网络.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-11-05 约1.64万字 106页立即下载

神经网络与深度学习讲义.pdf 《神经网络与深度学习》讲义邱锡鹏

2018-10-02 约16.89万字 72页立即下载

深度学习循环神经网络.pptx 深度学习之循环神经网络;目录 1：深度学习发展史 2：从神经网络到深度学习 3：循环神经网络基础 4：自然语言处理基础（扩充知识） ;1：深度学习发展史 ;深度学习发展史;深度学习（多层神经网络）;synapse;;;最简单的神经网络： Perceptrons;Single Layer Perceptrons;两类样本：白色和黑色分类错误的样本用红色轮廓目标：分类正确所有样本，直到没有红色轮廓的样本。;Single Layer Perceptrons：局限性;;;2：从神经网络到深度学习;神经网络;深度学习思想起源：人脑视觉机理; 人的视觉系统的信息处理是分级的；高层的特征是低层特征

2018-11-10 约小于1千字 49页立即下载

《深度卷积神经网络》.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-10-19 约1.64万字 106页立即下载

《深度神经网络教学课件》.ppt 深度神经网络教学课件本课件将深入探讨深度神经网络的原理、架构、应用和最新发展趋势，带您全面了解这个改变世界的技术。什么是深度神经网络深度神经网络是一种模仿人类大脑结构和功能的机器学习算法。它由多个层级的神经元组成，通过层层传递信息，最终完成特定任务。深度神经网络的核心是模拟人类大脑神经元之间的连接和信息传递，通过训练学习复杂的模式，解决各种问题。它能够自动提取数据特征，无需人工特征工程。 深度神经网络的历史发展11950s感知机模型诞生，开启了神经网络研究的序幕。21980s反向传播算法出现，解决了多层神经网络的训练问题。32000s深度学习的兴起，凭借大数据和计算能力取得突破性进展。420

2025-02-16 约4.43千字 52页立即下载

深度神经网络助力预报.pptx 深度神经网络助力预报汇报人： -引言1深度神经网络简介2深度神经网络在预报领域的应用3深度神经网络的预测优势与挑战4案例分析：深度神经网络在气象预报中的应用5深度神经网络的未来展望6总结与建议7 PART1引言引言在今天的演讲中，我们将深入探讨一种近年来大放异彩的预测工具——深度神经网络(DeepNeuralNetworks)，特别强调其在实际应用中，如气象、金融等领域的强大预测能力通过详细的讲解和实例分析，我们将了解深度神经网络如何助力预测的精确性和可靠性 PART2深度神经网络简介 深度神经网络简介深度神经网络是一种通过模拟人脑神经网络进行学习和推理的算法。它通过训练大量数据，从

2025-04-18 约2.37千字 27页立即下载

深度神经网络架构与设计.pptx 深度神经网络架构与设计制作人：张无忌时间：2024年X月X日目录第1章深度神经网络简介第2章深度神经网络的架构第3章深度神经网络的设计原则第4章深度神经网络的训练与部署第5章总结与展望 01深度神经网络简介深度学习与传统机器学习的区别深度学习利用大数据和多层神经网络进行特征提取和模式识别，相较于传统机器学习方法，具有更强的表示能力和学习能力。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域表现出色，而传统机器学习方法则适用于处理结构化数据和特征较少的问题。 深度神经网络的定义模仿生物神经网络的结构和功能人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成层次结构权重和偏置在神经网络中共享参数共享引入非

2025-05-14 约2.25千字 10页立即下载