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口语数字识别 :studio_microphone: LSTM语音数字识别 内容 概述 语音数字识别是一个隔离的单词识别系统，可转录0-9之间的各个语音号码。 数据集 使用免费语音数字数据集（FSDD）来训练该模型，该模型具有来自3位讲英语且带有重音的扬声器的1,500张录音。 该模型接受了1,470张唱片的训练，并在30张唱片上进行了测试。 模型与训练 该模型包括： LSTM层 全连接层 损失函数：分类交叉熵 优化算法：亚当 模型在300个时代进行了训练。 改进和要添加的功能 数据集需要更多不同类型的发言人，包括不同性别和不同口音的人，以便该系统在世界范围内正常运行 模型本身可以改进 使用更好的培训/测试策略 具有使用自己的声音来测试模型的界面，使前端易于与模型进行交互 改善模型性能 基本上，这是我的实验，旨在了解如何构建仅检测语音数字的语音识别系统。 用法 python spoke_digit.py为了运行

社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针对MME的协同训练算法，并将L-BFGS算法用于广义MME模型。 在现实世界中的短文本集合上进行的实验验证了这些方法对稀疏特征进行社会情感分类的有效性。 我们还演示了生成的词典在识别传达不同社会情感的实体和行为中的应用。 （C）2016 Elsevier BV保留所有权利。

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wiki.model wiki.model.trainables.syn1neg.npy wiki.model.wv.vecto 训练好的模型，需要自行下载 热评词，词性标注

《Model Predictive Control: Theory and Design》这本书是国外大学学习模型预测控制（MPC）的指定教材，出版于2009年。

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GAN_模型 使用GAN生成3D网格模型

PLSI Implementation How to extract features for the dataset 特征矩阵为t_d[V,D], V表示单词的数目，D表示文档的数目。过滤掉文档中包含的stopwords中的单词。 Source Code Explanation 在源代码中，包含如下几个文件： plsa.py : plsa的具体实现和一些用到的函数，如loglikelihood的计算公式，normlize的计算。 pprocess.py : 对data.txt的预处理，包括stopword的过滤，构造term_document矩阵，构造word到word_id的影射，doc到doc_id的影射。 main.py : 程序的入口，调用plsa.py和pprocess.py，按照topic从3到D便利，每次pLSA计算的loglihood和每个topic对应的10个关键词以及