自己之前主要从事服务器相关开发，现在和其他部门合作一些深度网络相关的项目，主要是音频领域的，比如声纹，音频语种，音频生成文字之类的，我能看到对方的代码和模型。我现在想学习这块，具体就是这个模型是什么思路，为什么这样一个模型训练训练就能解决这个问题
感觉通过看对方模型结构也解答不了这个问题。这块有啥建议么
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AlanMax 2021-05-30 23:07关注建议先学习一下相关数学知识，这样可以知道为什么要计算这个loss或这个acc为什么要这么算出来。至于说模型为什么起作用，主要还是要看对应的paper来了解当初最原始的基础结构是如何实现的。大部分的工作都是在原始大佬的模型上加了或改了点东西。一路看下来就能快速理解为什么这么做了。另一方面看其他模型也能发现很多的工作都大同小异。如有帮助请采纳
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- 2021-05-30 23:03回答 3 已采纳 建议先学习一下相关数学知识，这样可以知道为什么要计算这个loss或这个acc为什么要这么算出来。至于说模型为什么起作用，主要还是要看对应的paper来了解当初最原始的基础结构是如何实现的。大部分的工作
- 2021-08-23 11:25回答 1 已采纳 x = layers.Conv2D(64, kernel_size=7, strides=2, padding="SAME", activation="relu", name="conv2d_1"
- 2022-04-06 10:05回答 2 已采纳 模型就是一堆参数，可以理解为算法中的变量；算法是一堆数学公式，这些公式使用模型中的参数作为变量值来进行计算，以达到预测或分类功能。算法分为训练和预测两个部分，训练算法用训练数据来构建模型，预测算法用模
- 2023-04-01 19:47ChatGPT 是OpenAI公司开发的一种基于GPT模型的语言模型。GPT模型采用Transformer网络结构，可以生成自然语言文本。ChatGPT以自然流畅的方式与人类进行交互，可以应用于多个领域，例如智能客服、机器翻译、自动文本...
- 2020-04-23 14:40回答 2 已采纳 不能用了，权重和网络结构是一一对应的，也就是你定义网络各层的参数， 如果网络结构变了，参数就不能用了。 esnet和densenet的网络结构差别很大，你以前的参数肯定是用不了了。 你可以去官网
- 2023-03-09 09:46回答 3 已采纳 找到问题了，还是数据集在读取的时候，用PIL读取数据维度为（1,3,300,300），实际训练生成的时候为（300,300,3），所以最终output的结果为九宫格
- 2022-02-10 22:58回答 1 已采纳 可以。只要在论文中说明即可。如果是发表论文，在正文说明所用的模型和API，在参考文献标注HTTP网址。如果是学位论文，建议写一节介绍该模型和API的具体使用方法，并标注HTTP网址。
- 2022-08-30 12:07「已注销」的博客 1、发展背景不同：感知器是FrankRosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络，可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，DavidRunelhart。...
- 2022-11-12 09:07回答 3 已采纳 这需要在安卓中加入你想法的逻辑或者算法包。
- 2021-04-25 02:16回答 1 已采纳 1. 把loss函数也放出来看看 2. 先把中间的sigmoid改成Relu（或者其他变种），最后一层使用sigmoid
- 2021-06-09 10:53回答 2 已采纳 这个需要建立字典封装起来
- 2022-08-17 12:32阳阳2013哈哈的博客 目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络...
- 2021-04-11 17:39回答 3 已采纳 input_shape=(7787,)这里是不是少了一个参数
- 2023-08-21 09:54神州数码云基地的博客 一部大模型的历史演化进程
- 2022-07-12 23:39aifans_bert的博客 很多人在学习深度学习的时候会遇到一个疑惑，那就是深度学习可解释差这个说法是否准确。这个拗口的词汇相信大家对其义也不甚了解。虽说这个词汇不好理解，但是这个词汇确实是一个十分重要的概念，我们要想学习深度...
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