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人工智能:语音识别理解与实践
俞栋等更新时间:2021-01-05 18:15:41
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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
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从零构建大模型
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当前世界正处于百年变局,人类社会已经进入数字经济3.0时代:数字内容迭代,从1.0时代逐步迈入3.0时代;人工智能技术飞跃,从符号推理、深度学习走向知识+数据驱动的3.0时代;产业拓展更深更广,走向智能+3.0时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌现,我们该如何触发AI时代其他的突破性技术涌现?这些技术又该怎样反哺产业升级?本书阐述了人工智能技术演变的大趋势、算力驱动计算体系的计算机13.1万字- 会员
DeepSeek原理与项目实战:大模型部署、微调与应用开发
DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI(ArtificialIntelligence)大模型,融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术,具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章,涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合计算机17.1万字 - 会员
人工智能数学基础与Python机器学习实战
本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle计算机0字