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2、之前主流的语音识别系统都是采用HMMGMM技术近些年来，随着深度神经网络Deep neural network技术的的发展，越来越多的系统采用HMMDNN技术这项技术把描述特征发射概率的模型从混合高斯模型GMM替换为深度神经网络DNN，从而使系统的错误率下降详细对比深度神经网络DNN和高斯过程GP开发者社区-了20%~30%2 相关产品 当前市场上的采用DNN。

3、VaDE是一种基于变分自编码器的非监督生成聚类方法它通过结合高斯混合模型和深度神经网络，构建详细对比深度神经网络DNN和高斯过程GP开发者社区-了数据生成过程，实现了对数据的优秀表示和聚类二VaDE模型的核心思想 数据生成过程VaDE假设数据是由K个高斯混合成分生成的生成过程分为三步由GMM选择聚类根据聚类生成潜在嵌入用DNN将嵌入编码为可。

4、通过结合高斯混合模型GMM和深度神经网络DNN，VaDE构建了数据生成过程构建过程分为三步由GMM选择聚类根据聚类生成潜在嵌入用DNN将嵌入编码为可观察数据优化过程采用VAE形式，通过额外的DNN将可观察数据解码为潜在嵌入，从而实现证据下限ELBO的优化下图展示了VaDE的结构图结构图中，红。

5、分类阶段，可以利用PLDAProbabilistic Linear Discriminant Analysis或cosine相似度作为后端分类器在Kaldi的SRE10中，有相关脚本实现这一过程若在ivector提取过程中结合DNN深度神经网络，则可以通过语音识别训练DNN，以其输出节点数作为UBM的高斯数SRE10v2中展示了这一整合方案，但实现较为复杂。

6、GPNAS基于高斯过程的模型结构自动搜索技术通过对深度神经网络进行模型结构自动搜索，NASNeural Architecture Search在各类。

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8、高斯过程和具有单个隐藏层工作的无限宽网络之间的关系最近已扩展到深度神经网络的当中，这一联系的识别激发了 BNNs 的许多研究。

9、DNN 参数化的随机过程，而不是使用内核函数定义潜在函数空间的高斯分布尽管如此，该方法需要对特定于任务的神经网络进行建。

10、它将深度神经网络与IRL框架相结合，用于预测AD中的轨迹深度 高斯过程当利用高斯过程GP进行轨迹预测时，轨迹被视为。

11、谷歌Brain的研究得出了无限宽深度神经网络和高斯过程之间的精确对等，但既然DNN如此成功，为什么GP在机器学习社区没有得到更。

12、是对深度神经网络deep neural network， DNN和贝叶斯推理Bayesian inference， BI的结合BNN假定其网络参数w服从后验分布。

13、可以完全表示标准的深度神经网络DNN，包含稀疏DNN，和将DNN的概念扩展到动态系统的实现 这个新模型也称为时间折叠。

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