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快速入门：识别语音并将其转换为文本
参考文档 | 包（下载） | GitHub 上的其他示例 在本快速入门中，你将创建并运行应用程序以实时识别语音并将其转录为文本。 若要改为异步听录音频文件，请参阅什么是批量听录。 如果不确定哪种语音转文本解决方案适合自己，请参阅什么是语音转文本？ 先决条件 Azure 订阅。 可以免费创建一个帐户。 -
【深度学习每日小知识】Training Data 训练数据
训练数据是机器学习的基本组成部分，在模型的开发和性能中起着至关重要的作用。它是指用于训练机器学习算法的标记或注释数据集。以下是与训练数据相关的一些关键方面和注意事项。 Quantity 数量 训练数据的数量很重要，因为它会影响模型的泛化能力。通常，拥有更大的训练数据集可以为模型提供更具代表性和多 -
基于生成式模型的图像生成技术
基于生成式模型的图像生成技术:实现步骤与流程 ============================实现基于生成式模型的图像生成技术========== 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习的快速发展,生成式模型作为一种重要的数据增强技术,在图像生成领域也得到了广泛应用。生成式模型可 -
深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当 -
生成模型 VS 判别模型 （含义、区别、对应经典算法）
从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求 -
深度生成模型 | 机器之心
深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visi -
人机对话系统的对话管理
图1 对话流程图 图1 是常见对话流的信息流动图。 首先，用户发出语音指令，1）通过语音识别ASR将语音转换为文本uu； 2） 文本通过语言理解NLU获得用户行为au； 3）通过用户行为生成对应系统行为au； 4）通过action生成对应的回复话术NLG； 5） NLG通过人工合成生成语音。 -
AI中台——智能聊天机器人平台的架构与应用
主讲人介绍：王东：北大研究生 宜信科技中心AI中台团队负责人导读：随着“中台”战略的提出，目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果。宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢？本次直播，宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径，并重点 -
史上最全解读 | 飞桨模型库重大升级，主流算法模型全覆盖——百度大脑AI开放平台
11月5日，在Wave Summit+2019深度学习开发者峰会上，飞桨全新发布和重要升级了最新的21项进展，在深度学习开发者社区引起了巨大的反响。 很多未到场的开发者觉得遗憾，希望可以了解飞桨发布会背后的更多技术细节，因此我们特别策划了一个系列稿件，分别从核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具 -
纪念过去——NDS时代(五)
上期地址https://www.bilibili.com/read/cv21477/大家好，从本期开始，NDS游戏介绍的栏目名字就改成这样了，至于为什么？因为我看到评论有人说标题语法有点错误，所以改了名字，绝不是什么我嫌名字取得太长把它改短什么的......然后让我们开始今天要讲的内容吧十、《猿猿D
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