首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

亲耳“听见”神经网络的声音:梯度变化一听即可辨别(附代码)

因为视觉和听觉都是感官,查看图表或听觉声音应该具有相同数量的信息。可以用对应于加权梯度的所有声音创建一个“交响乐”,也许这对于确定每个损失的正确权重是有用的。...“听见”神经网络的声音 如下训练神经网络的声音可跳转至下方链接听: http://blog.christianperone.com/2019/08/listening-to-the-neural-network-gradient-norms-during-training.../ 用LR 0.01和SGD训练声音 下面这个音频片段表示在第一个epoch的前200步中使用4个层的梯度,并使用10个batche大小的训练会话。...用LR 0.1的SGD训练声音 同上,但是学习率更高了。 用LR 1.0的SGD训练声音 同上,但是随着学习率的提高,神经网络产生发散(diverge)。...用LR 1.0、BS 256的SGD训练声音 设置是相同的,但是学习率高达1.0,batche大小为256。 用LR 0.01的Adam训练声音 与SGD的设置相同,但使用的是Adam。

36520
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    亲耳“听见”神经网络的声音:梯度变化一听即可辨别(附代码)

    因为视觉和听觉都是感官,查看图表或听觉声音应该具有相同数量的信息。可以用对应于加权梯度的所有声音创建一个“交响乐”,也许这对于确定每个损失的正确权重是有用的。...“听见”神经网络的声音 如下训练神经网络的声音可跳转至下方链接听: http://blog.christianperone.com/2019/08/listening-to-the-neural-network-gradient-norms-during-training.../ 用LR 0.01和SGD训练声音 下面这个音频片段表示在第一个epoch的前200步中使用4个层的梯度,并使用10个batche大小的训练会话。...用LR 0.1的SGD训练声音 同上,但是学习率更高了。 用LR 1.0的SGD训练声音 同上,但是随着学习率的提高,神经网络产生发散(diverge)。...用LR 1.0、BS 256的SGD训练声音 设置是相同的,但是学习率高达1.0,batche大小为256。 用LR 0.01的Adam训练声音 与SGD的设置相同,但使用的是Adam。

    35730

    python-声音录制和处理

    ,需要传入需要播放声音的波形,和采样率。...import sounddevice as sd sd.play(myarray, fs) 查看声音设备 ---- 计算机上可能有多个声音播放/录制设备,sounddevice会默认使用系统默认的设备。...调用query_devices()函数会显示系统所有的声音设备。 sd.query_devices() 下面是我计算机上的声音设备,>标示为默认输入设备,<表示默认的输出设备,声音设备名称之前是序号。...---- 系统默认的声音输入设备是麦克风,如果需要录制系统声音则需要将声音设备切换成立体声混音。...因此我需要设置: sd.default.device[0] = 1 录制系统声音 ---- 录音和声音播放一样简单,这时你需要调用rec函数,传入需要录音的时长(采样的点数),同时设置blocking=

    1K30

    Python 中播放声音

    介绍 我们首先检查playsound库,它为在Python中播放声音文件提供了一个简单直接的解决方案。凭借其最低的设置要求,开发人员可以使用单个函数调用将音频播放快速集成到他们的应用程序中。...让我们继续这个音频冒险,探索 Python 应用程序中的声音可能性。 不同的方法 “播放声音”库 在 Python 中播放声音文件的一种快速有效的方法是使用 playsound 包。...Python 游戏混合器。然后,绕过文件位置作为 Sound() 方法的输入,可以加载声音文件。加载声音后,可以使用声音对象的 play() 函数播放它。...此外,它还具有用于管理大量同步声音、流式传输音频以及与程序其他部分协调音频播放的工具。 Python 程序员现在拥有在音频体验中创建真实感所需的功能和工具。...Python 的音频功能使您能够设计身临其境且引人入胜的应用程序,无论您的编程经验水平如何,都能利用声音的力量。请记住探索这些库提供的文档和示例,以释放 Python 中音频播放的全部潜力。

    71810

    生成式模型与辨别式模型

    分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别,并讨论了每种方法的优缺点。...辨别式模型 辨别式模型是一种能够学习输入数据和输出标签之间关系的模型,它通过学习输入数据的特征来预测输出标签。在分类问题中,我们的目标是将每个输入向量x分配给标签y。...区别和优缺点 生成式模型和辨别式模型的主要区别在于它们学习的目标不同。生成式模型学习输入数据的分布,可以生成新的数据样本。辨别式模型学习输入数据和输出标签之间的关系,可以预测新的标签。...对于复杂的数据分布和高维数据具有很好的表现,因为辨别式模型可以灵活地对输入数据和输出数据之间的映射关系进行建模。...辨别式模型对噪声数据和缺失数据敏感,因为模型只考虑输入数据和输出数据之间的映射关系,不利用输入数据中的信息填补缺失值和去除噪声。

    30320
    领券