多目标行人追踪

哈哈镜效果

口罩规范佩戴识别 检测数据集 1000张左右 人工智能 机器学习 yolo格式标注 口罩规范佩戴识别 检测数据集 1000张左右 人工智能 机器学习 yolo格式标注 口罩规范佩戴识别 检测数据集 1000张左右 人工智能 机器学习 yolo格式标注 口罩规范佩戴识别 检测数据集 1000张左右 人工智能 机器学习 yolo格式标注

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架

【为什么学习机器学习算法？】 人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。 将来很多岗位终将被人工智能所代替，但人工智能人才只会越来越吃香。 中国人工智能人才缺口超过500万，人才供不应求。 要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。 【课程简介】 很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。 本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式， 通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。 本课程选取了机器学习经典的8大模型： 线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维 再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。 它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。   《深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线，这使得人工智能学习路径更加完备， 地址：https://edu.csdn.net/course/detail/29539

1 简介1 1.1 自动语音识别：更好的沟通之桥 1 1.1.1 人类之间的交流 2 1.1.2 人机交流 2 1.2 语音识别系统的基本结构 4 1.3 全书结构 6 1.3.1 第一部分：传统声学模型6 1.3.2 第二部分：深度神经网络6 1.3.3 第三部分：语音识别中的DNN-HMM 混合系统7 1.3.4 第四部分：深度神经网络中的特征表示学习 7 1.3.5 第五部分：高级的深度模型 7 第一部分传统声学模型9 2 混合高斯模型10 2.1 随机变量10 2.2 高斯分布和混合高斯随机变量11 2.3 参数估计13 2.4 采用混合高斯分布对语音特征建模 15 3 隐马尔可夫模型及其变体17 3.1 介绍17 3.2 马尔可夫链19 3.3 序列与模型 20 3.3.1 隐马尔可夫模型的性质21 3.3.2 隐马尔可夫模型的仿真22 3.3.3 隐马尔可夫模型似然度的计算22 3.3.4 计算似然度的高效算法24 3.3.5 前向与后向递归式的证明25 3.4 期望zui大化算法及其在学习HMM 参数中的应用 26 3.4.1 期望zui大化算法介绍 26 3.4.2 使用EM 算法来学习HMM 参数——Baum-Welch 算法 28 3.5 用于解码HMM 状态序列的维特比算法32 3.5.1 动态规划和维特比算法32 3.5.2 用于解码HMM 状态的动态规划算法33 3.6 隐马尔可夫模型和生成语音识别模型的变体35 3.6.1 用于语音识别的GMM-HMM 模型 36 3.6.2 基于轨迹和隐藏动态模型的语音建模和识别37 3.6.3 使用生成模型HMM 及其变体解决语音识别问题 38 第二部分深度神经网络41 4 深度神经网络42 4.1 深度神经网络框架42 4.2 使用误差反向传播来进行参数训练 45 4.2.1 训练准则 45 4.2.2 训练算法46 4.3 实际应用50 4.3.1 数据预处理51 4.3.2 模型初始化52 4.3.3 权重衰减52 4.3.4 丢弃法 53 4.3.5 批量块大小的选择55 4.3.6 取样随机化56 4.3.7 惯性系数 57 4.3.8 学习率和停止准则58 4.3.9 网络结构59 4.3.10 可复现性与可重启性 59 5 高级模型初始化技术61 5.1 受限玻尔兹曼机61 5.1.1 受限玻尔兹曼机的属性63 5.1.2 受限玻尔兹曼机参数学习66 5.2 深度置信网络预训练 69 5.3 降噪自动编码器预训练71 5.4 鉴别性预训练74 5.5 混合预训练75 5.6 采用丢弃法的预训练 75 第三部分语音识别中的深度神经网络–隐马尔可夫混合模型77 6 深度神经网络–隐马尔可夫模型混合系统78 6.1 DNN-HMM 混合系统 78 6.1.1 结构78 6.1.2 用CD-DNN-HMM 解码80 6.1.3 CD-DNN-HMM 训练过程81 6.1.4 上下文窗口的影响83 6.2 CD-DNN-HMM 的关键模块及分析 85 6.2.1 进行比较和分析的数据集和实验85 6.2.2 对单音素或者三音素的状态进行建模 87 6.2.3 越深越好88 6.2.4 利用相邻的语音帧89 6.2.5 预训练 90 6.2.6 训练数据的标注质量的影响 90 6.2.7 调整转移概率 91 6.3 基于KL 距离的隐马尔可夫模型91 7 训练和解码的加速93 7.1 训练加速93 7.1.1 使用多GPU 流水线反向传播94 7.1.2 异步随机梯度下降97 7.1.3 增广拉格朗日算法及乘子方向交替算法100 7.1.4 减小模型规模 101 7.1.5 其他方法102 7.2 加速解码103 7.2.1 并行计算103 7.2.2 稀疏网络105 7.2.3 低秩近似107 7.2.4 用大尺寸DNN 训练小尺寸DNN108 7.2.5 多帧DNN 109 8 深度神经网络序列鉴别性训练111 8.1 序列鉴别性训练准则 111 8.1.1 zui大相互信息 112 8.1.2 增强型MMI 113 8.1.3 zui小音素错误/状态级zui小贝叶斯风险114 8.1.4 统一的公式115 8.2 具体实现中的考量116 8.2.1 词图产生116 8.2.2 词图补偿117 8.2.3 帧平滑 119 8.2.4 学习率调整119 8.2.5 训练准则选择 120 8.2.6 其他考量120 8.3 噪声对比估计 121 8.3.1 将概率密度估计问题转换为二分类设计问题121 8.3.2 拓展到未归一化的模型123 8.3.3 在深度学习网络训练中应用噪声对比估计算法 124 第四部分深度神经网络中的特征表示学习127 9 深度神经网络中的特征表示学习128 9.1 特征和分类器的联合学习128 9.2 特征层级129 9.3 使用随意输入特征的灵活性 133 9.4 特征的鲁棒性 134 9.4.1 对说话人变化的鲁棒性134 9.4.2 对环境变化的鲁棒性 135 9.5 对环境的鲁棒性137 9.5.1 对噪声的鲁棒性138 9.5.2 对语速变化的鲁棒性 140 9.6 缺乏严重信号失真情况下的推广能力141 10 深度神经网络和混合高斯模型的融合144 10.1 在GMM-HMM 系统中使用由DNN 衍生的特征144 10.1.1 使用Tandem 和瓶颈特征的GMM-HMM 模型144 10.1.2 DNN-HMM 混合系统与采用深度特征的GMM-HMM 系统的比较147 10.2 识别结果融合技术149 10.2.1 识别错误票选降低技术（ROVER） 149 10.2.2 分段条件随机场（SCARF） 151 10.2.3 zui小贝叶斯风险词图融合153 10.3 帧级别的声学分数融合153 10.4 多流语音识别 154 11 深度神经网络的自适应技术157 11.1 深度神经网络中的自适应问题157 11.2 线性变换159 11.2.1 线性输入网络.159 11.2.2 线性输出网络 159 11.3 线性隐层网络 161 11.4 保守训练162 11.4.1 L2 正则项163 11.4.2 KL 距离正则项163 11.4.3 减少每个说话人的模型开销 165 11.5 子空间方法167 11.5.1 通过主成分分析构建子空间 167 11.5.2 噪声感知、说话人感知及设备感知训练168 11.5.3 张量172 11.6 DNN 说话人自适应的效果172 11.6.1 基于KL 距离的正则化方法 173 11.6.2 说话人感知训练174 第五部分先进的深度学习模型177 12 深度神经网络中的表征共享和迁移178 12.1 多任务和迁移学习178 12.1.1 多任务学习 178 12.1.2 迁移学习180 12.2 多语言和跨语言语音识别180 12.2.1 基于Tandem 或瓶颈特征的跨语言语音识别181 12.2.2 共享隐层的多语言深度神经网络182 12.2.3 跨语言模型迁移185 12.3 语音识别中深度神经网络的多目标学习188 12.3.1 使用多任务学习的鲁棒语音识别188 12.3.2 使用多任务学习改善音素识别189 12.3.3 同时识别音素和字素（graphemes） 190 12.4 使用视听信息的鲁棒语音识别 190 13 循环神经网络及相关模型192 13.1 介绍192 13.2 基本循环神经网络中的状态-空间公式194 13.3 沿时反向传播学习算法195 13.3.1 zui小化目标函数 196 13.3.2 误差项的递归计算196 13.3.3 循环神经网络权重的更新197 13.4 一种用于学习循环神经网络的原始对偶技术199 13.4.1 循环神经网络学习的难点199 13.4.2 回声状态（Echo-State）性质及其充分条件 199 13.4.3 将循环神经网络的学习转化为带约束的优化问题 200 13.4.4 一种用于学习RNN 的原始对偶方法201 13.5 结合长短时记忆单元（LSTM）的循环神经网络203 13.5.1 动机与应用203 13.5.2 长短时记忆单元的神经元架构204 13.5.3 LSTM-RNN 的训练205 13.6 循环神经网络的对比分析205 13.6.1 信息流方向的对比：自上而下还是自下而上 206 13.6.2 信息表征的对比：集中式还是分布式208 13.6.3 解释能力的对比：隐含层推断还是端到端学习209 13.6.4 参数化方式的对比：吝啬参数集合还是大规模参数矩阵 209 13.6.5 模型学习方法的对比：变分推理还是梯度下降210 13.6.6 识别正确率的比较211 13.7 讨论212 14 计算型网络214 14.1 计算型网络214 14.2 前向计算215 14.3 模型训练 218 14.4 典型的计算节点222 14.4.1 无操作数的计算节点 223 14.4.2 含一个操作数的计算节点223 14.4.3 含两个操作数的计算节点228 14.4.4 用来计算统计量的计算节点类型235 14.5 卷积神经网络 236 14.6 循环连接 239 14.6.1 只在循环中一个接一个地处理样本240 14.6.2 同时处理多个句子242 14.6.3 创建任意的循环神经网络243 15 总结及未来研究方向245 15.1 路线图 245 15.1.1 语音识别中的深度神经网络启蒙245 15.1.2 深度神经网络训练和解码加速248 15.1.3 序列鉴别性训练248 15.1.4 特征处理249 15.1.5 自适应 250 15.1.6 多任务和迁移学习251 15.1.7 卷积神经网络 251 15.1.8 循环神经网络和长短时记忆神经网络251 15.1.9 其他深度模型 252 15.2 技术前沿和未来方向 252 15.2.1 技术前沿简析252 15.2.2 未来方向253

用于机器学习，人工智能，将txt文件转为xml文件，yolo所使用的是txt文件，但是百度的ppyolo或是其他非pytorch的平台使用的可能会有xml文件，所以这个转化是十分必要的，亲测有效，可以直接使用的，改一下路径就可以

CSDN 博客热门文章 用深度学习算法预测未来股票走势 的 PDF 文件版本，进行了优化调整，更清晰。可以帮助学习人工智能/机器学习的同学了解怎样在股票市场发挥预测作用，代码可以完美运行。

CSDN 博客热门文章 用深度学习算法预测未来股票走势 的 源码文件，Jupyter Notebook 文件，代码可以完美运行。可以帮助学习人工智能/机器学习的同学了解怎样在股票市场发挥预测作用。

为中科院的数据集，一共有四个人，包含6种不同的情绪，可进行语音情绪分类。