深度學(xué)習(xí)中的超參數(shù)調(diào)優(yōu)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1. 超參數(shù)調(diào)優(yōu)的思考 在進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)時(shí)，需要運(yùn)用自身經(jīng)驗(yàn)，或者向有經(jīng)驗(yàn)的人尋求幫助。不要在已知不會(huì)有效的參數(shù)組合上浪費(fèi)時(shí)間和資源。例如，花時(shí)間測(cè)試極小的學(xué)習(xí)率，比測(cè)試接近 1 的學(xué)習(xí)率更有意義。因?yàn)槊恳惠喚W(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練都需要…

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)與實(shí)踐 1. 池化操作 池化是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的第二個(gè)基本操作，相較于卷積操作，它更容易理解。下面以最大池化（max pooling）為例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。 假設(shè)我們有一個(gè) 44 的矩陣 A： [ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \ 5 &a…

GPT-SoVITS是否支持中文？實(shí)測(cè)結(jié)果令人驚喜 在語(yǔ)音合成技術(shù)正加速走進(jìn)日常生活的今天，一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題浮出水面：我們能否用極少量錄音，就讓AI“說(shuō)出”和自己一模一樣的中文？這不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是個(gè)性化交互體驗(yàn)…

如何采集適合 GPT-SoVITS 訓(xùn)練的語(yǔ)音樣本？專業(yè)建議 在虛擬主播、有聲書(shū)、AI 配音等個(gè)性化語(yǔ)音服務(wù)日益普及的今天，越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者和內(nèi)容創(chuàng)作者開(kāi)始嘗試使用 GPT-SoVITS 構(gòu)建專屬的聲音模型。這項(xiàng)技術(shù)最令人振奮的一點(diǎn)是：它真的只需要 一分鐘清…

使用用例有效收集軟件需求 1. 用例的崛起與本書(shū)更新 在當(dāng)今的軟件開(kāi)發(fā)市場(chǎng)中，用例已從一種“有趣的技術(shù)”發(fā)展成為收集需求的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐，甚至延伸到了業(yè)務(wù)流程和服務(wù)提供等其他領(lǐng)域。隨著這一趨勢(shì)的發(fā)展，相關(guān)內(nèi)容也進(jìn)行了更新與完善。 相較于第一版，此次更新有諸多顯著變化…