Abstract 事件表分层抽样(SSET),它将ER缓冲区划分为事件表,每个事件表捕获最优行为的重要子序列。 我们证明了一种优于传统单片缓冲方法的理论优势,并将SSET与现有的优先采样策略相结合,以进一步提高学习速度...
最近项目急需C++ 的知识结构,虽说我有过快速学习很多新语言的经验,但对于C++ 老特工我还需保持敬畏(内容太多),本文会从一个Java程序员的角度,制定高效学习路线快速入门C++ 。 Java是为了就业,C++ 是信...
论文地址:TinyLSTMs:助听器的高效神经语音增强 音频地址:https://github.com/Bose/efficient-neural-speech-enhancement 引用格式:Fedorov I,Stamenovic M,Jensen C,et al. TinyLSTMs:Efficient neural ...
论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural netwo...