变压器-TTS Pytorch实现 与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。 通过实验确认，每步花费约0.5秒。 我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。 要求 安装python 3 安装pytorch == 0.4.0 安装要求： pip install -r requirements.txt 数据 我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。 完整的数据集（13,100对）可在下载。 我将和用作预处理代码。 预训练模型 您可以 下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K） 在检查点/目录中找到预训练的模型。 注意图 约15k步后出现对角线对齐。 以下注意图以16

Easy-RL 李宏幽默老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子例证解强化学习理论。某些老师经常会用玩Atari游戏的例子解释解解强化学习算法。如此，为了课程的补充，我们整理了周博磊老师的《强化学习纲要》，李科浇老师的《百度强化学习》。以及多个强化学习的经典资料作为补充。对于想入门强化学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。 使用说明 第4章到第11章为的部分； 第1章和第2章根据整理而来； 第3章和第12章根据整理而来。 在线阅读（内容实时更新） 地址： : 内容导航 章节 习题 项目 算法代码实现一览 算法名称 相关论文材料 备注 进度 蒙特卡洛算法 好的 好的 好的 好的 DQN-cnn 与DQN索引使用了CNN而不是全链接网络 好的 好的 分层DQN 好的 好的 DDPG 好

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Apache MXNet Gluon中的LSTNet实现 该存储库包含本文的实现： ://arxiv.org/abs/1703.07015，基于该存储库中作者的原始PyTorch实现： : 请参考该论文以获取有关网络体系结构的背景知识。 运行脚本 要获取命令行参数列表： python train.py-帮助

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Andrew Ng， Deep learning课程第五课时间序列（RNN）作业 照搬的别人的，只是为了回本。 里面既有源码（不包含答案）的，方便做作业；也有答案版本（_ans结尾）,方便不会时候对答案

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