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今天上午正式开始神经网络的内容，这也是我们这次挑战性课程的主题。首先老师讲了神经网络的发展历史，分类，一些典型代表，包括谷歌的CLDNN，CTC模型还有LSTM等等，我们的网络主要就有CLDNN和LSTM还有一些其他部分构成。用到的函数库是keras，这是一个TensorFlow的封装版，使用更加方便，更加傻瓜化。

操作上的主要内容就是训练网络了。首先到git上找到并下载一个项目，将其中两个脚本涉及到地址的内容改成当前所用地址，然后跑这两个脚本，开始训练。样本来自我们前几天自己录的音，不同的是被老师加上了很多背景白噪声，大幅度增加了样本量，实现了“增强学习”。将样本分割成两部分，分别放在两个不同的文件夹里，一部分用作训练，另一部分用作测试。在工作站上运行之后出现了很多问题，最主要的是10054和10061错误，都是和计算机连接有关的，通过关闭防火墙和提升权限都得到了解决，正常开始训练，不过速度奇慢，因为是用到cpu版本的TensorFlow。笔记本上也遇到了同样的10054和10061问题，但是用相同的办法却没办法解决，最后不得不先搁置起来。