人为标注效率太低,所以要做一个自动实现乐句分割的功能。 一、原理 这一神经网络的灵感来自trigger word detection,它将音频的频谱图输入至循环神经网络作为x,而y是1或者0:在触发词结束瞬间之后的n=50个时间步内y为1,其余为0。 神经网络的结构是这样的:最底层是对频谱图的1维卷积(可视为卷积核的高等于总高的...
本项目旨在开发一种结合了CNN、BiLSTM以及注意力机制的回归模型,利用TensorFlow框架实现该模型,并针对具体的应用场景(如股票价格预测、天气预报等)进行训练和验证。通过这种集成方法,我们希望解决传统方法难以应对的问题,并提供更为精确的预测结果。。 本项目通过Python基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经...
基于卷积循环神经网络的有杆泵工况预警方法,具有如下步骤:有杆泵渐变型工况图集进行预处理后,将预处理后的工况图集输入卷积神经网络CNN进行训练;CNN输出得到目标工况图集所对应的特征序列;训练循环神经网络RNN,提取特征序列的深度特征,建立渐变型工况图集的特征模板,对有杆泵故障进行判断.本发明采用卷积循环神经网络,在传...
卷积神经网络(CNN)是一种在图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。它通过卷积层和池化层来提取输入数据的空间特征,并通过全连接层进行分类或回归。在故障预测中,我们可以将设备的运行数据看作是一维时间序列数据,将其作为CNN的输入,利用CNN来提取数据的时空特征。 双向门控循环单元(BIGRU)是一种能够处理序列数据的...
1.Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。
实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测，旨在解决复杂时间序列数据的多变量预测问题。此方法尤其适用于数据集丰富，特征多样且需考虑历史特征影响的预测场景。运行环境为Matlab2021或以上版本。操作流程简洁高效：通过运行主程序main1_VMD.m和main2_VMD_CNN_GRU.m，即可...
卷积神经网络的FPGA实现中的循环次数计算软件是由北方工业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0936537,属于分类,想要查询更多关于卷积神经网络的FPGA实现中的循环次数计算软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
学习人工智能底层神经网络算法,实现图像识别 课程简介 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像...
学习人工智能底层神经网络算法,实现图像识别 课程简介 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像...
本书首先介绍了Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法;其次介绍了TensorFlow的基本知识及使用方法;然后介绍了神经网络的基础知识以及神经网络基本应用——感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现;最后介绍了两种热门的深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深,循序渐进,...