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李宏毅《Deep Learning》学习笔记 - seq2seq

Seq2Seq视频:https://www.youtube.com/watch?v=ZjfjPzXw6og

2020-04-01 21:30:54

李宏毅《Deep Learning》学习笔记 - RNN

视频:https://www.youtube.com/watch?v=xCGidAeyS4M课件:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/RNN%20(v2).pdf不是有3个Network,而是,同一个Network在不同的时间被使用了3次,这里,同样的weight使用相同的颜色表示。传说Jo...

2020-03-30 21:08:47

Ubuntu18下编译安装caffe(python3.6)

为什么要自己编译caffe?主要还是因为想用一个开源FRS – NormFace,是基于caffe做的,并且,还是自己做了定制的caffe,所以,官方版本的caffe是没法用的,只是去编译了。过程中有蛮多坑的,之所以标题写python3.6是因为官方的pycaffe编译过程中,对python3的介绍很少。最后找到一个稍微靠谱的安装方法:https://medium.com/@atinesh/c...

2020-03-26 16:10:01

screenrc配置信息

添加下面的配置信息到~/.screenrc# Set screen bufferdefscrollback 40000# Enable mouse scrolling and scroll bar history scrollingtermcapinfo xterm* ti@:te@

2020-03-25 10:48:40

语言模型

在学习自然语言处理是,发现CTC一般会配合语言模型(Language Model),用于提升最终的性能。那么,语言模型是什么呢?又是如何提升性能的?看过一些关于语言模型的介绍,知乎上这一篇文章讲的稍显通俗易懂:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52061158语言模型的本质就是对语句概率的建模,输入一个语句,给出对应的概率,看看哪个语句的概率更高,更像人话。常见的语言...

2020-03-16 20:38:29

李宏毅《Speech Recognition》学习笔记4 - CTC

最近在学习语音识别的知识,发现李宏毅老师今年也出了相应的视频,相应的课件可以从下面的位置获取:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlYoutube视频:https://youtu.be/AIKu43goh-8https://youtu.be/BdUeBa6NbXAhttps://youtu.be/CGuLuBaLIe...

2020-03-13 16:59:07

李宏毅《Speech Recognition》学习笔记2 - LAS

最近在学习语音识别的知识,发现李宏毅老师今年也出了相应的视频,相应的课件可以从下面的位置获取:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlYoutube视频:https://youtu.be/AIKu43goh-8https://youtu.be/BdUeBa6NbXAhttps://youtu.be/CGuLuBaLIe...

2020-03-13 14:04:48

李宏毅《Speech Recognition》学习笔记1 - 语音识别概念

最近在学习语音识别的知识,发现李宏毅老师今年也出了相应的视频,相应的课件可以从下面的位置获取:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlYoutube视频:https://youtu.be/AIKu43goh-8https://youtu.be/BdUeBa6NbXAhttps://youtu.be/CGuLuBaLIe...

2020-03-13 13:52:24

李宏毅《Speech Recognition》学习笔记3 - Beam Search

最近在学习语音识别的知识,发现李宏毅老师今年也出了相应的视频,相应的课件可以从下面的位置获取:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlBeam Search只是课件中的一小部分,之所以单独提出来,是因为前几天才看过,又看李宏毅老师的视频,觉得讲的通俗易懂,值得推荐。Youtube视频:video-1 video-2 vid...

2020-03-13 11:46:33

Linux环境下查看内存信息

这里说的查看内存信息是指内存的物理信息,如制造商、访问速率等等。sudo dmidecode --type memoryHandle 0x003E, DMI type 17, 40 bytesMemory Device Array Handle: 0x003C Error Information Handle: Not Provided Total Width: 72 bits D...

2020-01-02 14:36:40

Tensorflow中的模型保存与加载

Tensorflow中,模型的保存与加载有多种方法。TF1.x保存和加载ckpt格式的模型一般在训练模型的过程中,需要保存模型和权重,常见的方式是保存为ckpt格式的文件,具体的函数如下:tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2) 再使用类似下面的cod...

2019-12-11 11:40:57

使用mmdnn将MXNET转成Tensorflow模型

参考:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af写这篇笔记的初衷是因为需要将Insightface的MXNET模型转成Tensorflow,而mmdnn上提供的mmconvert命令却没有成功(估计是哪里用错了),故而找其他的文章来实现相同的功能。准备mmdnn环境因为需要将mxnet转成tensorflow,所以,需要在python...

2019-12-10 10:50:38

docker访问宿主机文件目录

可以通过下面的命令,将宿主机的文件目录加载到docker中。docker run -it -v /home/xxx/github/insightface/models/:/mmdnn/models mmdnn/mmdnn:cpu.small通过-v参数,冒号前为宿主机目录,必须为绝对路径,冒号后为镜像内挂载的路径。...

2019-12-09 19:26:08

Tensorflow中查看训练好的模型网络结构和变量名称

在复用已训练好的模型时,进行需要查看模型网络结构和对应的变量名称,可以使用下面的方法查看。# after load model from file...# print out operations informationops = tf.get_default_graph().get_operations()for op in ops: print(op.name) # prin...

2019-12-05 13:58:32

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记8 - Photo Editing

Photo Editing视频:https://www.youtube.com/watch?v=Lhs_Kphd0jg&list=PLJV_el3uVTsMq6JEFPW35BCiOQTsoqwNw&index=8教材:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/PhotoEditing.pdfL...

2019-12-03 21:20:58

Tensorflow中的GPU分配方法

Tensorflow中的GPU分配方法默认情况下 TensorFlow 会使用其所能够使用的所有 GPU,这样,会出现浪费的情况。列出当前设备上的GPU和CPU首先,通过 tf.config.experimental.list_physical_devices,我们可以获得当前主机上某种特定运算设备类型(如 GPU 或 CPU )的列表,例如,在一台具有 4 块 GPU 和一个 CPU 的工...

2019-12-03 16:34:59

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记7 - Info GAN,VAE-GAN,BiGAN

Feature Extraction本节介绍的GAN,可以用于做feature extractionInfo GANVAE-GANBiGAN

2019-10-22 10:30:50

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记6 - WGAN和EBGAN

GAN的提升方法JS Divergence并不适用!为什么这样说?下面给出解释~在很多情况下,Pg和Pdata是没有重合的。原因有两个:数据本身的特性决定的,地位空间的数据在高维空间的manifold,所以,能够出现重叠的地方,几乎可以忽略;采样问题,训练过程中,其实是随机采样,而采样的数量相对于分布,可以说是微乎其微,能够有重合的比例也是小的可以忽略不计。(个人觉得这个理由更合理一些~...

2019-10-17 20:44:15

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记5 - fGAN

fGAN本节学习笔记暂缓~fGAN的作用是可以用不同的f-divergence来量generated examples与real examples的差距。但是,用不同的divergence来测量,结果是差不多的。

2019-10-17 20:39:55

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记4 - Basic Theory

Basic Theory假设下图中的蓝色区域是人脸的分布(用一个点代表一张人脸图片),区域内的是high probability的,区域外的是Low probability。GAN的generator做的事情就是找出这个distribution。在没有GAN之前,如何找出这个distribution的呢?使用的是Maximum Likelihood Estimation(最大似然估计)等...

2019-10-17 09:00:20

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