我们如何运用已经训练好的模型进行语音识别呢？这才是我们研究的目的啊，是不？ 很好，细心的你一定会发现kaldi源码src目录中有online*相关的模块，这就是我们今天的主角啦！！！ Kaldi中…

文章目录 ER modelEER modelDatabase Design Methodology ER model ER model包含entity, attibutes, relationship。 ER model的relationship有multiplicity: cardinality, participation. EER model 就比ER model多了一个specialization/generalization，也就…

文章目录 Cora、Citeseer、Pubmed以Cora为例数据格式示例 Tox21 数据集 本文分享一下图卷积网络GCN里用到的一些数据集的格式 Cora、Citeseer、Pubmed 数据集来源#图#节点#边#特征#标签(y)Cora“Collective classification in network data,” AI magazine,200812708542914337…

参考这里： https://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/52558779 我的1.txt长这个样子：（可参考local/prepare_for_eer.py，但我是用excel弄出来的，哈哈），一共14232行。这是整合真实值与…

目录 1. 为什么需要EER model？ 什么时候用EER？ 2. Specialization / Generalization 特化和概化 特化和概化的两种约束 1.Participation constraint 参与性约束 2.Disjoint constraint 相关性约束 范例 1. 为什么需要EER model？ 如图&…

文章目录 TP/FP/FN/TN（TA/FA/FR/TR）误报率（FAR）漏报率（FRR） ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，受试者特征曲线）DET曲线（Detection Error Tra…

时间限制1.00s 内存限制125.00MB 难易度：普及− 【题目背景】 题目名称是吸引你点进来的。 这是一道正常的题，和苏联没有任何关系。 【题目描述】 你在打 EE Round 1，发现第一题非常无聊。于是你不打了，去下…

目录 简介场景描述解决方法CiteSeer数据集信息结语简介 Hello！ 非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称：海轰 标签：程序猿｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一…

本文思路主要来源于骆昊jackfrued 老师的网课 仅供本人学习参考，未做其他用途！ 在此也建议读者通过老师的课程学习。 介绍 为什么要有 ER 图和 EER 图的存在？ **真正做项目、设计数据库时，**实际并没有这么简单，比…

target_scores [] nontarget_scores [] f open(D:\dataset\ASV\\eval3.txt).readlines() #将两个数组读出来 for line in f:splits line.strip().split( )print(splits)if splits[1] bonafide:target_scores.append(eval(splits[0]))else:nontarget_scores.append(eval(sp…

文章目录 前言一、导入相关库二、Cora、Citeseer、Pubmed数据集三、定义配置类四、定义工具类4.1 写出日志文件4.2 Early Stopping五、加载数据集六、定义GAT网络七、定义模型八、模型训练九、模型验证八、结果完整代码1️⃣ 工具类2️⃣ 配置类3️⃣ 搭建模型4️⃣ 模型训练前…

CiteSeer 数据集是另一个广泛用于图神经网络（GNN）研究的基准数据集，特别是用于节点分类任务。以下是关于 CiteSeer 数据集的详细介绍： 数据集概述 CiteSeer 数据集由学术论文组成，每篇论文被视为一个节点，…

文章目录 前言一、导入相关库二、Cora、Citeseer、Pubmed数据集三、定义配置类四、定义工具类五、加载数据集六、定义GCN网络七、定义模型八、模型训练九、模型验证八、结果完整代码1️⃣ 工具类2️⃣ 配置类3️⃣ 搭建模型4️⃣ 模型训练前言 大家好，我是阿光。 本专栏内包…

为什么需要这些指标 对于两个说话人识别系统，我们希望比较它们的性能比较它们的性能，我们需要这些性能指标必须使用同一个评价集（Evaluation Set），并且指标的具体实现一致，比较才是有意义的系统A可能在一个…

嗯，这应该属于基操，平常不咋看，但是想看的时候发现点半天捣鼓不出，手生了，还是记一下吧。 版本： 左侧第二个大图标 创建新界面 最重要，最关键的一步 Database -> Reverse Engineer 选链接…

我有一个名为(all_output)的矩阵(这是36个用户的输出训练和测试神经网络)。该矩阵包含36个单元格，每个单元格具有504值(如图所示) (all_output)的每个单元格的内容显示在附图中 **___Update__** 我将解释如何构建(all_output) 神经网络经过培训后，我使用…

[贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说， 最近在做视频异常检测的论文，看到人家论文中有一…

1.ROC曲线 我们知道，在很多学习器中是通过将既定的阈值与学习器对测试样本预测值（实值/概率）进行比较。如果大于阈值则将其判为正类样本，小于阈值将其判为负类样本。这个实值或者概率预测结果的好坏，直接决定了学习器的泛化能力。 我们可以根据学习器的预测结果对测试样…

一.概念 E-R(Entity-Relationships)模式的构成成分是实体集、属性和联系集，其表示方法如下： （1） 实体集用矩形框表示，矩形框内写上实体名。 （2） 实体的属性用椭圆框表示，框内写上属…

文章目录 引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释 EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。 ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说&#…