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RSS订阅原创 元和少样本学习总结
meta learning概述元学习是基于不同的但是相似的一系列任务的学习。元学习是关于学习的学习，即:学习到的内容是如何更好的学习，是一种通过一些列不同但是相似的任务，去学习到其内在的通用的技巧。例子：如果是骑自行车，电瓶车、摩托车。我们现在有一个负责教授别人学这三种车的教练。当然这个教练肯定已经掌握了这三种车的诈尸方式。刚开始的时候这个新教练按部就班的教授学员分别学这三种车。学员学的就比较慢。时间在新教练的脸庞留下了足迹，新教练变成了老司机。他经过多年的经验总结，学会了如何faster and
2020-12-03 15:18:30
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原创 TIMIT数据集预处理（使用python）
语音分离TIMINT数据集在复现论文的时候发现wjs0数据集收费，因为组内没有这个数据集，所以用TIMIN数据集替代，在使用TIMIT数据集时遇到一个需要将原有数据集中SPH格式（原来数据集的.WAV格式并非真正的wav格式，而是sph格式）的文件转化为WAV格式。搜索了一大圈的解决方法，虽然自己已经解决，但是在国外论坛中发现一个比较简洁的解决方式，遂将其贴出来，记录一下。代码import params as hpfrom sphfile import SPHFileimport globim
2020-11-28 11:53:39
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原创 二分类的评价指标
评价指标评价指标在二分类任务中，评判分类模型好坏需要评判指标，接下来了解一下一些分类指标统计（混淆）矩阵True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error)有了混淆矩阵的规定，接下来引入几个评价指标精度（accuracy）既可
2020-08-26 23:18:45
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原创 我的第一篇博客
语音人工智能----语音本人正式入坑人工智能语音方向，想记录一下从一个小白开始学习人工智能的经历，其中遇到的问题还有总结的内容就总结在之后的博客里，希望能够一起讨论，共勉！学习框架基础课程：python课程Linux（代码模型需要在服务器上跑，所以必须熟悉Linux的使用）人工智能的相关知识（语音，NLP，图像在本质上需要学习的都是人工智能，其中语音>NLP>图像）功能快捷键撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/C
2020-06-30 17:11:03
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空空如也
空空如也
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