Tensorflow Session Session Session이란 graph, tensor, operation들의 실행 환경 # 실행 환경 구성 sess = tf.Session() matrix1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape = [2,3]) matrix2 = tf.constant([7, 8, 9, 10, 11, 12], shape = [3,2]) # cross-product...
Weighted Finite State Tranducer Components the most general among FSA, FST, etc 6개의 튜플(tuple: 유한 개의 사물의 순서있는 열거)로 정의 된다. states, transitions, input, output, initial states, final states initial 과 final states는 states에 포함됨 in/output에서 epsilon은 어떤 symbol도 없다는...
HCLG 예전엔 Viterbi search가 phone HMM (H)에만 이용 되었음. 즉, 주어진 HMMs 와 acoustic output에 대해, 가장 likely한 input state 열, 즉 가장 likely한 triphone을 찾기. t-1에서 best였던 state에 대해서만 t에서 best state찾음 Kaldi에선 이 Viterbi-like search를 H 뿐 아니라,...
Tensorflow 기초 텐서플로우는 기계학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 matlab의 simulink와 유사하게 building block 회로 설계하는 것과 유사한 visual programming language C++와 Python을 지원 데이터 플로우 그래프(data flow graph)를 이용해 수치계산(numerical computation) 데이터 플로우 그래프란 데이터의 흐름과 연산을...
Determinant $A = \begin{bmatrix} a & b\\c & d \\ \end{bmatrix}$ A의 determinant는 아래와 같이 구한다. $ \begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix}= (a+b)(c+d)-ac-bd-2bc=ad - bc$ 행렬 A의 determinant (=ad-bc)는 2차원 평면에서 2개의 열벡터로 만들어지는 평행사변형의 넓이와...