2.非线性问题的三种解决方法：

研究背景语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习的第四节课。回

语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列

本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数、反向传播的应用和各种优化算法的原理。本文不仅介绍了这三种神经网络的基本原理与概念，同

每个神经元接受一些浮点数，并将它们乘以一些称为权重的其他浮点数。权重作为一种机制，用于关注或忽略某些输入。根据神经元的激活函数，将求和后的值转换为输出值。神经元的输出值通常是另一个神经元的输入。最早的神经网络之一被称为感知器，它只有一个神经元。然而，通过将

前馈神经网络也称为多层神经元网络。这些模型网络之所以称为前馈，因为信息仅在神经网络中正向传播，通过输入节点，然后通过隐藏层，最后通过输出节点。在MLN中，没有feedback连接，使得网络的输出反馈到其自身。这些网络由许多更简单模型组合表示。传统的模型，比

MLPACK是一个用C ++编写的快速，灵活的机器学习库，为用户提供各种强大的机器学习模型和高度优化的常用ML任务中使用的数学函数实现。在本教程中，我想向您展示实现一个简单的多层神经网络模型。本文侧重于更深入地了解它的实现方面，而不是深度学习本身的理论方面

深度前馈网络是大多数深度学习模型的基础。这些网络主要用于监控机器学习任务，在这些任务中，我们已经知道目标功能，即我们希望网络实现的结果，并且这些网络对于实践机器学习非常重要，构成了许多商业应用的基础。在这种情况下，如果我们将最后一个隐藏层的反馈添加到第一个

我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。其中参数合成系统在引入了