- 為了提高語音混合特征增強效果，設計了一種以自適應軟掩模與混合特征共同分析算法來實現。以混合特征分析可以消除單一梅爾域濾波器無法提供高頻特征的缺陷。研究結果表明：選擇融合相位自適應軟掩模方式時，能夠最大程度去除背景噪聲。以本文融合相位差自適應軟掩模可以獲得比IRM更顯著優勢，經過優化處理的語音特征與學習目標構建得到的語音增強算法能夠促進語音質量的明顯提升。以自適應軟掩模與混合特征訓練神經網絡處理獲得優秀的信 噪比，達到更優的算法性能。
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202308 語音增強 自適應軟掩模 DNN 混合特征
- 編譯|蔣寶尚 關于AI是什么，學界和業界已經給出了非常多的定義，但是對于AI理解，探討尚不足。換句話說，計算機科學家解釋深度神經網絡（DNNs）的能力大大落后于我們利用其取得有用結果的能力。 當前理解深度神經網絡的常見做法是在單個神經元特性上“折騰”。例如，激活識別貓圖像的神經元，而關閉其他神經元的“控制變量法”。這種方法的學術術語叫做“類選擇性”。 由于直觀和易理解，“類選擇性”在學界廣泛應用。誠然，在訓練過程中，這類可解釋的神經元確實會“選擇性地”出現在各種不同任務網絡中。例如，預測產品評論
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DNN 深度神經網絡 深度學習
- 來源：nature 編譯：張大筆茹、小七 假設一輛自動駕駛汽車看到停車標志時并沒有減速，而是加速駛入了繁忙的十字路口，從而導致了交通事故。事故報告顯示，停車標志的表面粘了四個小的矩形標志。這說明一些微小擾動就能愚弄車載人工智能（AI），使其將“停止”一詞誤讀為“限速45”。 目前，此類事件還未發生，但是人為擾動可能影響AI是非常現實的。研究人員已經展示了如何通過粘貼紙來欺騙AI系統誤讀停車標志，或者通過在眼鏡或帽子上粘貼印刷圖案來欺騙人臉識別系統，又或者通過在音頻中插入白噪聲使語音識別系統產生錯
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DNN 深度神經網絡 深度學習
- 導讀深度神經網絡(DNN)通過端到端的深度學習策略在許多具有挑戰性的任務上達到了人類水平的性能。深度學習產生了具有多層抽象層次的數據表示;然而，它沒有明確地提供任何關于DNNs內部運作的解釋，換句話說它的內部運作是一個黑盒子。深度神經網絡的成功吸引了神經科學家，他們不僅將DNN應用到生物神經系統模型中，而且還采用了認知神經科學的概念和方法來理解DNN的內部表示。盡管可以使用諸如PyTorch和TensorFlow之類的通用深度學習框架來進行此類跨學科研究，但是使用這些框架通常需要高級編程專家和全面的數學知
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- 先說DNN，從結構上來說他和傳統意義上的NN（神經網絡）沒什么區別，但是神經網絡發展時遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經元不能表示異或運算，科學家通過增加網絡層數，增加隱藏層可以表達。并發現神經網絡的層數直接決定了它對現實的表達能力。但是隨著層數的增加會出現局部函數越來越容易出現局部最優解的現象，用數據訓練深層網絡有時候還不如淺層網絡，并會出現梯度消失的問題。我們經常使用sigmoid函數作為神經元的輸入輸出函數，在BP反向傳播梯度時，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達到調節參數
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DNN 深度神經網絡 深度學習 CNN RNN
- 深度神經網絡（Deep Neural Networks，以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1.從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是一個有若干輸入和一個輸出的模型，如下圖: 輸出和輸入之間學習到一個線性關系，得到中間輸出結果： z=∑i=1mwixi+bz=∑i=1mwixi+b 接著是一個神經元激活函數: sign(z)={?11z<0z≥0sign(z)={
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DNN 深度神經網絡 深度學習
- 為了讓AI加速器在最短延遲內達到最佳精準度，特別是在自動駕駛車中，TFLOP已經成為許多所謂大腦芯片的關鍵指針，然而，有專家認為這種野蠻處理方式并不可持續…… 為了讓人工智能(AI)加速器在最短延遲內達到最佳精準度，特別是在自動駕駛車(AV)中，TFLOP(兆次浮點運算)已經成為許多所謂大腦芯片的關鍵指針。這場競賽的選手包括Nvidia的Xavier、Mobileye的EyeQ5、特斯拉(Tesla)的全自動駕駛(FSD)計算機芯片，以及NXP-Kalray芯片。然而，有專家認為這種野蠻處理方式
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- 深度神經網絡(Deep Neural Networks，簡稱DNN)是深度學習的基礎，想要學好深度學習，首先我們要理解DNN模型。DNN的基本結構神經網絡是基于感知機的擴展，而DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網絡。多層神經網絡和深度神經網絡DNN其實也基本一樣，DNN也叫做多層感知機(MLP)。DNN按不同層的位置劃分，神經網絡層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層，如下圖示例，一般來說第一層是輸入層，最后一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。網絡結構層與層之間是全連接的，也就是說，第i層的任意一個神經
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- Facebook AI 近期更新博客介紹了一篇新論文，即研究人員通過實驗發現「易于解釋的神經元可能會阻礙深層神經網絡的學習」。為了解決這些問題，他們提出了一種策略，通過可偽造的可解釋性研究框架的形式來探討出現的問題。 人工智能模型到底「理解」了什么內容，又是如何「理解」的呢？ 回答這個問題對于改進人工智能系統來說至關重要。而不幸的是，計算機科學家解釋深層神經網絡(DNN)的能力遠遠落后于我們用它們實現有用結果的能力。 一種常見的理解DNN的方法集中在單個神經元的屬性上，例如，尋找出一個單獨的神經元，
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- Mentor?, a Siemens business 今日宣布 Chips&Media? 已成功部署 Mentor Catapult?
HLS 平臺，將使用深度神經網絡 (DNN) 算法設計和驗證其 c.WAVE 計算機視覺 IP 的實時對象檢測。Chips&Media
是一家面向片上系統 (SoC) 設計高性能、高質量視頻 IP 的領先供應商，其產品廣泛應用于汽車、監控和消費電子領域。 Chips&Media
需要通過減少功能驗證時間、時序收斂、自定義和最終優
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- Gartner今天強調了最重要的幾大戰略物聯網(IoT)技術趨勢，并稱這些趨勢將推動2018年至2023年期間的數字業務創新。 Gartner研究副總裁Nick Jones表示：“物聯網將繼續為未來十年的數字業務創新提供新的機遇，其中很多創新將通過新技術或改進技術實現。那些掌握了創新物聯網趨勢的CIO們才有機會在其業務中領導數字化創新。” 此外，CIO們應該確保他們擁有必要的技能和合作伙伴，以支持關鍵的新興物聯網趨勢和技術，因為到2023年CIO們負責的端點數量將是今年的3倍多。 Gartner
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- 深度神經網絡在很多任務上都已取得了媲美乃至超越人類的表現，但其泛化能力仍遠不及人類。德國蒂賓根大學等多所機構近期的一篇論文對人類和 DNN 的目標識別穩健性進行了行為比較，并得到了一些有趣的見解。機器之心對該論文進行了編譯介紹。 摘要 我們通過 12 種不同類型的圖像劣化(image degradation)方法，比較了人類與當前的卷積式深度神經網絡(DNN)在目標識別上的穩健性。首先，對比三種著名的 DNN(ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet)，我們發現不管對圖像進行怎樣的操
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DNN 深度神經網絡
- 概要：人工智能交融了諸多學科，而目前對人工智能的探索還處于淺層面，我們需要從不同角度和層次來思考，比如人工智能和大腦的關系。
神經元
在深度學習領域，神經元是最底層的單元，如果用感知機的模型， wx + b, 加上一個激活函數構成了全部，輸入和輸出都是數字，研究的比較清楚。別的不說，在參數已知的情況下，有了輸入可以計算輸出，有了輸出可以計算輸入。
但在神經科學領域，神經元并不是最底層的單位。
舉例來說，有人在做神經元膜離子通道相關的工作。一個神經元的輸入，可以分為三部分，從其他
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DNN 深度學習
dnn介紹
深度神經網絡(Deep Neural Networks，簡稱DNN)是深度學習的基礎。DNN的基本結構 神經網絡是基于感知機的擴展，而DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網絡。多層神經網絡和深度神經網絡DNN其實也基本一樣，DNN也叫做多層感知機(MLP)。 DNN按不同層的位置劃分，神經網絡層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層，如下圖示例，一般來說第一層是輸入層，最后一層是輸出層，而中間的層 [
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