教程| 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络
2017年3月25日 - 网易
HMM用于顺序数据的生成概率模型,通常使用莱文斯坦距离来评估(Levenshtein距离,是编辑距离的一种。指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。可以进行的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符)。这些模型可以被简化或通过音素关联数据的训练变得更准确,但那是一些乏味...
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HMM用于顺序数据的生成概率模型,通常使用莱文斯坦距离来评估(Levenshtein距离,是编辑距离的一种。指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。可以进行的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符)。这些模型可以被简化或通过音素关联数据的训练变得更准确,但那是一些乏味...