赵思铭20170726周报：Python基础与RNN-RBM语言模型深度解析

本周的IT学习报告由赵思铭于2017年7月27日撰写，主要聚焦在Python编程语言的基础学习和一项前沿的深度学习模型应用——基于RNN-RBM的语音识别技术。首先，赵思铭深入研究了Python3的前20个视频教程，涵盖了Python的安装、基本语法（如print函数、数学运算、变量类型、循环结构、条件判断和函数定义等）、模块管理以及文件操作等核心概念。 在理论研究方面，他阅读了论文《基于ＲＮＮ－ＲＢＭ语言模型的语音识别研究》，探讨了语音识别领域的关键技术，特别是RNN-RBM模型。这种模型由递归神经网络（RNN）和受限玻尔兹曼机（RBM）组成，RNN负责判别模型，RBM负责生成模型，它们通过结合处理语音信号的特征。此外，他还关注了神经网络语言模型的结构，特别提到了投影层的作用，它通过降维和连续空间表示，增强了长距离词语序列的理解能力。 然而，递归神经网络在处理长距离信息时存在挑战，因此文章提出了改进RNN-RBM语言模型的方法。通过将词的关联信息以向量形式引入，增加了输入层的维度，以便更好地捕捉词与词之间的联系。关联信息的三种表示方式包括词频（基于词的实际使用频率）、正则化（确保所有关联信息的总和为1）和自定义（标记词出现与否），这些有助于提升模型的性能。 不仅如此，报告还介绍了如何将句子级别的关联信息融入RNN-RBM模型，通过在训练语料库中检索目标句子，从而增强模型对上下文理解的能力。这种方法对于提高语音识别的准确性和自然度具有重要意义，尤其是在处理复杂的语言结构时。 赵思铭本周的学习报告展示了他在Python编程和深度学习领域的扎实基础，以及对新兴技术的探索和实践，这对于从事IT行业的人员来说，既是对基础知识的巩固，也是对新技术趋势的前瞻。