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AAC文件转为PCM文件,转文字,报错-3005
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第二课笔记
、数据预处理 中心化(去值mean normalization)将各个维度中心化到0,其目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好归一化...
飞桨领航团AI达人创造营第二课0728笔记
。  ----标准化 standardlization     一 中心化 = 去值 mean normallization       一 将...
请教各位大佬VAE是如何解决图片生成模糊的?
有大佬猜测DALL E使用VQ VAE实现的,那么VAE是怎样解决,由于插值、求平导致的生成图片模糊问题的呢?
调试了几天还是不行,求解
")        #计算体重平值        self.mean = pd.read_csv(ds_dir_name, header=None...
【论文复现】3DResNet
为了使用深度神经网络来提取视频中时间和空间维度上的信息,一种直接的思路就是将用于图像特征学习的二维卷积拓展为三维卷积(3D...
百度飞桨第3课|深度学习模型训练和关键参数调优详解
的VisualDL模块,保存信息到目录中。 callback = paddle.callbacks.VisualDL(log_dir...
第二节课:AI达人创造营:数据获取与处理
。   ----标准化 standardlization     一 中心化 = 去值 mean normallization       一 将...
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【8.4升级】对话API接口3.0上线
:schema保存当前语句的意图、词槽解析结果;actions保存答复信息; slots_history保存所有的词槽信息。 3、简化...
【9.26升级】预置技能可以查询天气啦!
预置技能可以查询“天气”啦! 我们对预置的“天气”技能进行了重要升级,为其接通了天气的服务资源,让大家无需任何配置就能实时查询天气情况...
语义理解和语音识别问题
在控制台的“语义解析设置”中,有一句提示:注:语音识别SDK3.0以上版本无需设置,已支持全部领域,3.0以下版本需要配置 请问,上文...
主流的学习率下降策略有哪些?
exponential_decay(指数下降) 4.  cosine_decay(余弦下降) 其中cosine_decay无需调整超参数,鲁棒性也比较高,是现在提高模型精度首选的学习率下降方式。...
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