数独解码器

论文阅读 8 | Contrastive Decoder Generator for Few-shot Learning in Product Quality Prediction

用于产品质量预测中小样本学习的对比解码器生成器摘要I简介II多阶段制造过程的小样本质量预测III对比解码器发生器A.总体框架摘要质量预测致力于预测与质量相关的关键变量，以获得过程控制的实时反馈信息。
♡来年秋风起♡·2023-01-01 17:10

适用于分割模型的ConvNeXt——ConvNeXt + +（与项目总结）

注：本模型仍在测试与改进阶段，由于解码器部分是由自己借鉴Unet模型设计，如果发现bug或者更好的改进方法设计理念欢迎私信！1.模型结构ConvNext的结构如下图左侧。
张北海。·2023-01-01 12:26

Python和C++通用语音识别模型

所有这些任务都联合表示为由解码器预测的一系列标记，允许单个模型替换传统语音处理管道的许多不同阶段。多任务训练格式使用一组特殊标记作为任务说明符或分类目标。Python中模型使用设
亚图跨际·2023-01-01 10:27

编码器-解码器架构

文章目录9.6.编码器-解码器架构9.6.1.编码器9.6.2.解码器9.6.3.合并编码器和解码器9.6.4.小结9.6.编码器-解码器架构机器翻译是序列转换模型的一个核心问题，其输入和输出都是长度可变的序列
nsq1101·2023-01-01 07:09

NLP学习笔记（八）注意力机制（Attention）

seq2seq模型由一个编码器Encoder和一个解码器Decoder组成。Encoder输出最后一个状态向量hmh_mhm作为对之前全部输入的总结。DecoderRNN的初始状态s0=
11好好学习，天天向上·2023-01-01 07:38

10-编码器-解码器架构

编码器-解码器机器翻译中，输入和输出的序列都是可变的。处理这种类型的输入输出，采取编码器-解码器的架构。编码器将输入的可变序列转化为定长的序列，再有解码器转变为可变的序列。
pepsi_w·2023-01-01 07:08

采用编码器-解码器匹配语义分割的图像压缩

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。摘要近年来，分层图像压缩被证明是一个很有前途的方向，它将输入图像编码成一个紧凑的表示形式，并应用上采样网络来
小白学视觉·2023-01-01 07:36

编码器-解码器架构-读书笔记

文章目录1.Encoder-Decoder架构图2.Encoder_Decoder代码3.小结1.Encoder-Decoder架构图目标：通过编码器与解码器架构，我们可以将不同长度的序列先通过编码器编码成固定长度的隐藏层状态
取个名字真难呐·2023-01-01 07:36

编码器-解码器网络：神经翻译模型详解

来源：macbrennan90.github编译：weakish转载自：论智编者按：MacBrennan详细讲解了用于机器翻译的编码器-解码器架构。
zenRRan·2023-01-01 07:06

编码器-解码器架构 束搜索 注意力机制

一编码器-解码器架构二束搜索ps:取log是给长句子一点好处，越长的数字累乘后越小，log后变负数绝对值更大。三注意力机制
@少帅·2023-01-01 07:35

现代循环神经网络 - 编码器-解码器架构

文章目录编码器-解码器架构1-编码器2-解码器3-合并编码器和解码器4-小结编码器-解码器架构机器翻译时序列转换模型的一个核心问题，其输入和输出都时长度可变的序列。
未来影子·2023-01-01 07:35

机器翻译和编码器-解码器结构

一、机器翻译首先，语言模型是使用循环神经网络来设计的，而语言模型正是自然语言处理的关键。其次，机器翻译是最成功的基准测试，而机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的序列转换模型（sequencetransduction）的核心问题。机器翻译（machinetranslation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言。总结：机器翻译指的是将文本序列从一种语言自动翻译成另一种语言。使用单词级词元化
大白兔奶糖yyds·2023-01-01 07:04

NLP学习笔记(五) 注意力机制

这篇文章来讲注意力机制(AttentionMechanism)在序列到序列模型中的应用在上一篇文章中，我们介绍了序列到序列模型，其工作流程可以概括为以下两个步骤首先，用编码器将输入序列编码成上下文向量，然后，用解码器将上下文向量解码成输出序列这里所说的上下文向量
半虹·2023-01-01 07:01

编码器-解码器架构

“编码器－解码器”架构可以将长度可变的序列作为输入和输出，因此适用于机器翻译等序列转换问题。编码器将长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。
流萤数点·2023-01-01 07:29

图神经网络-学习日志3

将图中一个节点表示为d大小的向量/嵌入节点之间嵌入程度的相似性–》节点在网络中的相似性它可以用于许多任务：节点在网络中的相似性-----相似度函数------》节点之间嵌入程度的相似性这里使用最简单的解码器
小博Robert·2022-12-31 09:57

FFmpeg 获取 rtsp rtmp 流

函数进行打开动作，得到AVFormatContext封装格式上下文；调用avformat_find_stream_info获取流的详细信息；分别记录rtsp/rtmp流中的音频和视频流索引；初始化视频解码器上下文
TYYJ-洪伟·2022-12-31 05:28

有效的数独（C++）

favorite=2ckc81c1.题目如下：请你判断一个9x9的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。数字1-9在每一行只能出现一次。数字1-9在每一列只
Panbk·2022-12-31 02:08

JPEG原理分析及JPEG解码器的调试

实验原理JPEG简介JPEG的全称是JointPhotographicExpertsGroup（联合图像专家小组），它是一种常用的图像存储格式，jpg/jpeg是24位的图像文件格式，也是一种高效率的压缩格式，文件格式是JPEG（联合图像专家组）标准的产物，该标准由ISO与CCITT（国际电报电话咨询委员会）共同制定，是面向连续色调静止图像的一种压缩标准。其最初目的是使用64Kbps的通信线路传输
打工小菜·2022-12-30 20:39

论文笔记及Pytorch复现：A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

论文地址GitHub代码地址论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq的模型，结合了注意力机制实现的时间序列的预测方法，文章的一大亮点是：不仅在解码器的输入阶段引入注意力机制
奥卡姆的剃刀·2022-12-30 12:46

PyTorch中的数独RNN

转自：https://www.toutiao.com/i6640028992575373828/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share×tamp=1552006941&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=65267103732&utm_medium=toutiao_ios&group_id=
xiaoxianerqq·2022-12-30 12:46

Transformer（一）搞懂Transformer及Self-attention/Multi-head Self-attention中的Q、K、V

Transformer是2017年Google发表的AttentionIsAllYouNeed，下载地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfTransformer遵循编码器-解码器结构
不瘦8斤的妥球球饼·2022-12-30 10:17

自然语言处理之Seq2seq的注意力机制,循环模型的问题,self-attention及Transformer结构讲解

Encoder-decoder模型特点：1.典型的end2end模型2.不论序列长度，固定大小的中间向量，可能造成信息缺失（前面的信息被后面的覆盖）3.根据不同的任务可以选取不同的编码器和解码器（cnn
倪风俠·2022-12-30 10:12

使用轻量级图像解码器TJpgDec - 基于MM32F5微控制器和MindSDK

使用轻量级图像解码器TJpgDec-基于MM32F5微控制器和MindSDK苏勇，[email protected]，2022年12月文章目录使用轻量级图像解码器TJpgDec-基于MM32F5微控制器和
suyong_yq·2022-12-30 02:57

有效的数独 标签：数组，哈希表

classSolution{public:boolisValidSudoku(vector>&board){introw[9][9];intcolumn[9][9];intsubboxs[3][3][9];//初始化为零memset(row,0,sizeof(row));memset(column,0,sizeof(column));memset(subboxs,0,sizeof(subboxs)
MOXI33441·2022-12-30 00:04

Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration 论文笔记

创新点：①提出一种基于编码器-解码器的Restormer网络。②提出了一种新的局部transformer模块MDTA，可以加强局部和非局部有关联像素之间的联系。③一种新的门控前向传递网络。
Unsunshine_Bigboy_?·2022-12-29 19:19

Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration阅读笔记

Abstract构建一个分层的编码-解码器，并使用Transformerblock进行图像恢复。
给个编制·2022-12-29 19:47

Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration 论文笔记

②提出了一种可以学习的多尺度调制器嵌入到解码器中。网络结构整体网络结构其实就是Unet，但是里面的模块不一样。首先，输入时一个3×H×W的图像，然后经过一个3×3的卷积核和LeakyReLU激活函
Unsunshine_Bigboy_?·2022-12-29 19:34

RK3399中文简介

RK3399支持多格式视频解码器，包括H.264/H.265/VP9up到4Kx2K/60f解码器，特别是H.264/H.265解码器
流年過客·2022-12-29 17:43

RK3288 Debian下OpenCV通过Gstreamer解码RTSP视频流

命令安装需要的依赖包编译OpenCV配置OpenCV测试代码前言在RK3288主板Debian9.13系统上想调用CPU硬解进行网络摄像头视频流进行解码，本来尝试用FFmpeg+Mpp方式进行，但ffmpeg集成mpp的解码器
Alderaan·2022-12-29 17:10

RK3588+AI+FPGA图像处理硬件算法加速解决方案

有五大技术优势1.内置多种功能强大的嵌入式硬件引擎，支持8K@60fps的H.265和VP9解码器、8K@30fps的H.264解码器和4K@60fps的AV1解码器；支持8K30fps的H.264和H
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-29 17:40

一、语音识别方法（3）

一、语音识别方法（3）1解码器前文提到过，在语音识别任务中，通常其目的在于根据特征帧序列X={x1,x2,...,xT}X=\{x_1,x_2,...,x_T\}X={x1,x2,...,xT}，来穷举出所有可能的
Aaaaaki·2022-12-29 15:57

【动手学深度学习v2】注意力机制—2 使用注意力机制Seq2Seq

动机机器翻译中，每个生成的词可能相关于源句子中不同的词；但单纯的seq2seq无法做到，解码器仅用了
Hannah2425·2022-12-29 14:49

论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

论文阅读笔记：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners摘要介绍实现MASKINGMAE编码器MAE解码器简单的实现在ImageNet上的简单测试Baseline
塔_Tass·2022-12-29 11:38

ffdshow 源代码分析1 ： 整体结构

ffdshow是一个非常强大的DirectShow解码器，封装了ffmpeg，libmpeg2等解码库。它也提供了丰富的加工处理选项，可以锐化画面，调节画面的亮度等等。
雷霄骅·2022-12-29 07:31

Seq2Seq模型

文章目录一、Seq2Seq模型1、Seq2Seq的介绍2、Seq2Seq模型的实现2.1、实现流程2.2、文本转化为序列、准备Dataloader二、模型的搭建1.准备编码器2.准备解码器3.seq2seq
Vinsmoke -Hou·2022-12-28 18:39

JPEG 原理分析及 JPEG 解码器的调试

文章目录前言一、JPEG1、JPEG概述2、文件结构3、编码流程4、解码流程二、实验内容1、tinyjpeg-internal.h定义结构体2、JPEG文件主要操作代码三、实验结果1、YUV图像2、量化表3、霍夫曼码表4、分量图像前言 JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是用于连续色调静态图像压缩的一种标准，文件后缀名为.jpg或.jpeg，是最常用的图像文件格式
河合 曜·2022-12-28 17:26

深度学习-自然语言处理-文本生成

2.搭建模型：模型采用seq2seq框架，编码器采用lstm，解码器采用lstm+attention，结构
龙今天超越了自己·2022-12-28 16:20

GPT系列论文精读-GPT1

GPT与BERT、Transformer的关系Transformer发表在2017年6月，在一年之后GPT出来了，GPT的核心数据把Transformer的解码器拿出来，在大量没有文本的数据集上训练一个语言模型然后获得一个预训练模型
熊思健WHUT·2022-12-28 14:14

论文阅读笔记Attention on Attention for Image Captioning.

-Y.Wei.问题解码器几乎不知道注意力加权向量V^和给定的查询Q是否相关或如何相关。在某些情况下，注意力结果不是解码器所期望的。
little06960·2022-12-28 13:21

【SegNeXt】语义分割中对卷积注意力设计的反思

目录1.摘要2.相关工作2.1语义分割2.2多尺度网络2.3注意力机制3.网络结构3.1卷积编码器3.2解码器4.实验个人总结：论文链接：论文代码链接：代码论文发表于NeurIPS2022，值得注意的是
zy_destiny·2022-12-28 12:35

【自监督学习】 MAE阅读笔记

一种非对称编码器-解码器体系结构。编码器只对可见的patches（没有掩码标记）进行操作轻量级解码器，它从潜在的表示和掩码标记重建原始图像。当遮住大量的块（75
echoliuy·2022-12-28 10:33

【读论文】MAE

文章目录一、标题二、Introduction三、Relatedwork四、Approach五、实验设计如何找idea模型概述Transformer基于纯注意力机制的编码器和解码器BERT使用transformer
verse_armour·2022-12-28 10:00

烟丨偏航

本文参与永冬泩双月征文第五期【烟】去年参加数独征文，一篇获奖作品题为《俯仰》，取其寓意“俯仰之间，已为陈迹”。作为航天人，我想到了一个专业名词——偏航。俯仰、滚动、偏航，原是形容航天器飞行姿态。
寒色江山·2022-12-27 22:05

BERT解读

1ELMOGPTBERT区别1、ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以P(wi|w1,⋯,wi−1)和P(wi|wi+1,⋯,wn)为目标函数独立训练，将训练得到的特征向量以拼接的形式实现双向编码
Queen_sy·2022-12-27 18:22

最大开源代码sourceforge 简介 及视音频方面常用的开源代码

支援众多音讯与视讯解码器及档案格式，并支援DVD影音光碟，
weixin_34019144·2022-12-27 09:23

TRANSFORMER TRANSDUCER: A STREAMABLE SPEECH RECOGNITION MODELWITH TRANSFORMER ENCODERS AND RNN-T

ASTREAMABLESPEECHRECOGNITIONMODELWITHTRANSFORMERENCODERSANDRNN-TLOSS[ICASSP2020arXiv:2002.02562v2]Motivation1、基于transformer的模型使用解码器特征来处理编码器特征
路飞快来找我·2022-12-27 06:55

Attention详解

1.背景知识Seq2Seq模型：使用两个RNN，一个作为编码器，一个作为解码器。编码器：将输入数据编码成一个特征向量。解码器：将特征向量解码成预测结果。
小李小李不讲道理-·2022-12-27 03:09

高性能实现OpenGL中渲染结果RGBA转YUV420P

YUV420P先来盘点盘点之前移动端视频编码一直是IOS做的好，如果没记错的话IOS从7.0开始就支持硬编码（videotoolbox），在IOS上开发，几乎不用手动去处理字节数据，无论是数据从摄像头或解码器过来
花岗岩是甜的·2022-12-26 22:27

Class-Aware Generative Adversarial Transformers for Medical Image Segmentation-用于医学图像分割的生成对抗网络

目录摘要方法编码器模块分层特征表示Class-AwareTransformer-类感知的Transformer模块Transformer编码器模块解码器模块判别网络损失函数总结摘要1.背景介绍：transformer
不想敲代码的小杨·2022-12-26 17:06

Focal-UNet

目录摘要方法编码器Bottleneck解码器总结摘要由于在Transformer中的Patch划分操作，在分割预测结果中仍然存在着严重的块状和裁剪边缘问题。
不想敲代码的小杨·2022-12-26 10:36
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