DengCaixiang2021的博客

RNN（循环神经网络）是一种专门处理序列数据的神经网络，通过隐藏状态传递历史信息，实现对序列数据的记忆功能。其核心特点是每个时间步都会结合当前输入和前一步的隐藏状态生成输出，适用于连续剧理解、语言模型等时序任务。示例代码展示了PyTorch实现的简单RNN模型，包含输入层、RNN层和全连接层，演示了如何处理二维序列数据（batch_size=2, seq_len=5）并输出分类结果。该模型通过维护隐藏状态，使网络具备短期记忆能力。

自动语音识别技术经过多年的发展，已经从早期简陋的模板匹配系统演进为今天复杂而精巧的深度学习模型。在原理层面，ASR将声音信号转为文本所涉及的每一步都凝聚了大量研究者的智慧；在应用层面，ASR正悄然改变着人机交互的方式，让语音成为与计算机交流的自然手段。展望未来，ASR研究仍在继续：如何让机器听懂更多语言、在嘈杂人群中分辨每个声音、用更少的数据学会新语种，以及更贴近地模仿人类听觉的鲁棒性。这些挑战伴随着机遇——随着大模型和自监督学习的兴起，我们离“机器像人一样听懂语言”已经越来越近。

OpenNMT可以运行在Linux、Windows等主流操作系统上（训练和部署环境通常采用64位的Ubuntu等Linux发行版）。确保系统已安装兼容的Python和深度学习框架环境。：支持纯CPU环境运行模型（适合小规模测试或推理），但对于大多数训练任务建议使用支持CUDA的NVIDIA GPU以加速运算。OpenNMT官方推荐使用具备至少8GB显存的NVIDIA GPU来训练NMT模型。多GPU训练也受到支持，例如可通过Horovod或PyTorch分布式并行实现多GPU乃至多节点的训练以提高效率。

配置平台，根据平台选择，安装方式提供了三种：1、下载deb文件配置本地环境安装；2、通过网络加载deb文件安装；3、通过配置文件安装；上官网下载对应版本：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，下压缩包。使用 nvidia-smi 命令查看GPU信息，查看支持的CUDA版本，这里最高支持11.7。将对应的文件包解压后，将文件拷贝到对音乐目录。至此gpu NN开发环境就构建好了。设置默认不启动base环境。，现在对应版本，点击。安装Anaconda。

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

Tensorflow实现手写数字识别

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型。它在计算机视觉领域取得了巨大成功，广泛应用于图像识别、物体检测、语义分割等任务。