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deeplearningfromimagetosequence
Deep learning From Image to Sequence Content 1. 回顾 deep learning在图像上的经典应用? ? ? 1.1 Autoencoder ? ? 1.2 MLP ? ? 1.3 CNN详细的见上一篇CNN 2.?deep learning处理语音等时序信号 ? ? 2.1 对什么时序信号解决什么问题 ? ? 2.2 准备知识 ? ??? ? 2.2.1 Hidden Markov Model(HMM) ? ??? ? 2.2.2?GMM-HMM for Speech Recognition ? ??? ? 2.2.3?Restricted Boltzmann Machine（RBM） 3. ?DBN 和 RNN 在语音上的应用? ? ? 3.1 DBN ? ??? ? 3.1.1 DBN架构 ? ??? ? 3.1.2 DBN-DNN for Speech Recognition ? ? 3.2 RNN ? ??? ? 3.2.1 RNN种类 ? ??? ? 3.2.2 RNN-RBM for Sequential signal Prediction --------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 回顾 deep learning处理图像等非时序信号 详细的见上一篇CNN ---------------------------------------------- 1.1 AutoEncoder（unsupervised） 扩展：Stack AutoEncoder（可以变成supervised），见Andrew Ng的UFLDL教程，我就不贴图了 ---------------------------------------------- 1.2 MLP MLP（ ANN）是最naive的神网分类器。一个hidden层，连两端nonlinear function，output输出为f(x)，softmax做分类。 ---------------------------------------------- 1.3 Convolutional Neural Network 特点：1. 非全连接，2、共享权重 做法：1. 卷积 2. 降采样（pooling） 具体见上一篇CNN --------------------------------------------------------------------------------------------- 2. deep learning处理语音等时序信号 2.1 对什么时序信号解决什么问题： handwriting recognition speech recognition music composition protein analysis stock market prediction ... 2.2 准备知识： ---------------------------------------------- 2.2.1 Hidden Markov Model(HMM) - 带unobserved（这就是所谓hidden）states的随机过程，表示输入语音信号和hidden state（因素）的模型： figure from wiki 训练HMM模型：给定一个时序y1...yT, 用MLE（typically EM implemented，具体见这篇第三部分training） 估计参数； ---------------------------------------------- 2.2.2?GMM-HMM for Speech Recognition?(较大，单独放在一篇blog里了) 2.2.3?Restricted Boltzmann Machine 讲RBM之前要先讲一下生成模型……How to build a single layer of feature detector 大体分为两类——directed model undirected model: directed model?（e.g. GMM 从离散分布求latent状态） 根据先验分布选择latent variable的状态 给定latent states，根据条件分布求observable variables的状态 2.undirected model ?? 只用参数W，通过能量函数定义v(visible)和h
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