训练方法
共 37 篇文章
训练方法 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 37 篇文章，持续更新中。
ANN
从基础概念到实际应用，循序渐进讲解人工神经网络的开发与实现。掌握神经网络架构、训练方法和优化技巧，适合系统学习深度学习的核心原理。
期刊论文：基于进化计算的DHMM训练方法
·期刊论文：基于进化计算的DHMM训练方法
期刊论文：说话人自适应训练方法在连续语音识别中的应用
·期刊论文：说话人自适应训练方法在连续语音识别中的应用
期刊论文：语音识别中结合进化计算与MDI的HMM训练方法
·期刊论文：语音识别中结合进化计算与MDI的HMM训练方法
期刊论文：MSVQ和区别性训练方法在孤立词语音识别系统中结合运用
·期刊论文：MSVQ和区别性训练方法在孤立词语音识别系统中结合运用
期刊论文：动态时间规正与差别子空间相结合变异语音识别的在线训练方法
· 期刊论文：动态时间规正与差别子空间相结合变异语音识别的在线训练方法
期刊论文：一种DHMM的混合训练方法
·期刊论文：一种DHMM的混合训练方法
期刊论文：基于MAP估计的直接均值移动归一化训练方法
·期刊论文：基于MAP估计的直接均值移动归一化训练方法
期刊论文：语音识别中结合进化计算的MMI训练方法
·期刊论文：语音识别中结合进化计算的MMI训练方法
基于连续小波变换的神经网络人脸识别研究
·摘 要:研究了基于连续小波变换的神经网络进行人脸识别的方法．介绍了小波分析的理论基础，详细讨论了根据小波变换系数的范数选取小波母函数的方法，根据小波脊线确定网络神经元个数的方法以及神经网络的初始化和参数训练方法．通过对人脸图像灰度的连续小波分析，神经网络的自组织自学习能力，调整连接权值和小波神经元的尺度、位移参数，完成人脸识别的任务．实验结果验证了该神经网络的识剐性能明显优于用特征脸方法对相同人
基于FPGA的人脸检测系统设计
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建
基于FPGA的人脸检测系统设计.rar
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建
永磁同步电机直接转矩控制方法研究.rar
本文回顾了直接转矩控制技术的发展历史，系统地建立了永磁同步电机的数学模型，详细阐述了直接转矩控制原理及实现方法，对永磁同步电动机直接转矩控制系统特性进行分析，对其动、静态特性的改善进行了深入研究。针对传统永磁同步电机直接转矩控制存在的较大转矩脉动的问题，在传统方案的基础上将智能方法运用到了直接转矩控制中：分别用模糊控制器取代原来的滞环比较器和开关选择表，将磁链偏差和转矩偏差进行了合理的模糊分级；用
基于空间相关性变换的声学模型训练.
<p>摘 要：为了在语音识别中增强对不同语音单元之间的相关性的利用，该文基于空间相关性变换(Spatial</p><p>Correlation Transformation，SCT)框架，提出一种新的模型训练算法，在说话人无关模型的训练中利用训练数据</p><p>中的空间相关性进行模型参数重估。该算法对所有训练数据进行空间相关性变换，削弱数据间的空间相关性，使</p><p>重估的模型更不依赖训练数
基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-
高校学生电子设计大赛训练方法谈
电子专业单片机相关知识学习教材资料——高校学生电子设计大赛训练方法谈
利用PSO优化SVM，利用分组式训练方法提高算法速度
利用PSO优化SVM，利用分组式训练方法提高算法速度-PSO to optimize the use of SVM, the use of packet-style training methods improve algorithm speed
一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法
<p>该书为一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法讲解文档，是一份十分不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，</p>
神经网络设计+.+美国+Hagan.清晰版
<p>本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow&mdash;Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统
1000幅图训练方法
一<span lang="EN-US">.</span>每<span lang="EN-US">50</span>幅图为一个单位，用串联（故事）法，按顺序编个故事并记下来。编故事的原则是：夸张、滑稽、荒唐、有趣、充满色彩和动感。