赵思铭20170726周报:Python基础与RNN-RBM语言模型深度解析
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更新于2024-08-04
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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。
2022-08-08 上传
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