数独解码器

即时通讯开发中音频编解码的原理、演进和应用选型

而音频则相当复杂，且不同的场景必须要选择不同的音频编解码器。以下就是本次为大家分享的主要内容，希望通过此次分享可以使大家对音频编解码有一个整体的认识，并在实际应用中有参考的依据。数字声音具有三个要素：
weikeyun·2022-11-21 23:46

FastCorrect: Fast Error Correction with Edit Alignment for Automatic Speech Recognition

以前关于ASR纠错的工作通常采用基于编码器-解码器的自回归生成模型。虽然实现了良好的WER降低，但自回归模型的推理速度较慢，并且不能满
反卷斗士小郑·2022-11-21 23:55

Paraformer: Fast and Accurate Parallel Transformer for Non-autoregressive End-to-End Speech Recognit

本文提取了Paraformer用于解决是上述两个问题，对于第一个问题，使用基于连续集成和发射（CIF）的来估计目标token数量，对于第二个问题，设计了一个基于浏览语言模型(GLM)的采样器模块，以增强NAR解码器对
反卷斗士小郑·2022-11-21 23:21

DeeplabV3+解码器复现

1.全局通道注意力全局通道注意力结构可以使神经网络在训练过程中建模特征图各个通道的重要性，自动判断哪些通道上的信息为有用信息，哪些通道上的信息为噪声信息。全局通道注意力结构以SENet的通道注意力结构为基础，添加了批归一化和ReLU激活用于调整权重分布，残差结构增强了模型对强噪声和高冗余数据的处理能力。全局通道注意力模块的输入为尺寸为H×W×C的特征图X，输出为维度是1×1×C的通道权重矩阵。cl
有温度的AI·2022-11-21 22:37

论文粗翻译《Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation》

Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation摘要空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构被应用于深度神经网络来解决语义分割问题
interesting233333·2022-11-21 22:05

DeeplabV3+解码器复现（二）

1.全局卷积网络模块全局卷积网络模块(GlobalConvolutionalNetwork,GCN)是由清华大学旷视科技提出应用于语义分割任务改善模型性能的模块，其核心是利用非对称卷积获得大感受野来解决语义分割任务中像素的分类和定位问题，以达到更好的分割效果。相较于普通卷积，非对称卷积能够在少参数量的情况下达到大卷积核的特征映射效果。以一个3×3的普通卷积为例，其卷积的特征映射等于3×1和1×3两
有温度的AI·2022-11-21 22:30

论文篇 | 基于深度学习的机器翻译论文总汇

最近，像BERT这样的基于编码器-解码器注意力的架构在机器翻译方面取得了重大改进。用于对机器翻译系统进行基准测试的最流行的数据集之一是WMT系列数据集。
夏天｜여름이다·2022-11-21 21:20

论文解读（源码）：求解柔性作业车间调度问题（FJSP）的多动作（multi-action）深度强化学习框架

文章目录FJSP传统方法创新点强化学习原理析取图模型方法详解问题设置子策略参数化工件工序编码（图嵌入）机床编码器（节点嵌入）解码器（动作选择）多近端策略优化实验结果随机案例结果标准案例结果结论今天给大家带来一篇由西南交通大学于
松间沙路hba·2022-11-21 21:25

End-to-End Object Detection with Transformers

新框架的主要组成部分被称为“DEtectionTRansformer"或“DETR”，它是一种基于集合的全局损失，通过二分匹配和Transformer编码器-解码器架构来强制进行独特的预测。
Wanderer001·2022-11-21 18:13

李沐动手学深度学习V2-Encoder-Decoder编码器和解码器架构

一.encoder-decoder编码器和解码器架构1.介绍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。
cv_lhp·2022-11-21 16:23

Netty实例（二）——springboot集成Netty

前言上一篇博客，简单整理了一下Netty集成HTTP和websocket服务的实例，通过采用netty的开箱即用的编解码器完成了简陋的HTTP和websocket服务器，这一篇博客打算总结一下netty
谜一样的Coder·2022-11-21 09:06

End-to-end learning for simultaneously generating decision map and multi-focus image fusion result

End-to-endlearningforsimultaneouslygeneratingdecisionmapandmulti-focusimagefusionresult端到端学习用于同时生成决策图和多聚焦融合结果原文链接:Redirectinghttps://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.10.115一、问题1、一些使用解码器直接输出最终的融合结
省油的灯c·2022-11-21 09:39

nlp-with-transformers系列-03_剖析transformers模型

我们还将简单了解一下编码器和解码器模块之间的
致Great·2022-11-21 06:35

Transformers

目录Attentionseq2seq模型AttentionTransformers流程图组成Self-attention计算流程multi-headattention位置编码残差连接解码器Transformer
Gu_NN·2022-11-21 05:40

物联网嵌入式 校园噪声监测系统 ESP8266 STM32 LM386声音传感器 NETTY自定义协议

最初设想1.2需求分析1.3方案设计二、硬件2.1器材选型2.2原理图解释2.3PCB绘制2.4焊接及成品三、软件3.1NETTY自定义协议的TCP服务器3.1.1使用原因3.1.2制定协议3.1.3编写解码器
枝栖·2022-11-21 04:56

注意力机制 - Transformer

文章目录Transformer1-模型2-基于位置的前馈网络3-残差连接和层规范化4-编码器5-解码器6-训练7-小结Transformer注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势，因此使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的
未来影子·2022-11-21 03:47

机器翻译模型一多层LSTM__Pytorch实现

其网络的模型结构大致如下：在机器翻译中，其将需要被翻译的语言序列在源端（编码器）经过RNN模型最终压缩为一个上下文向量（C），接着目标端（解码器）对上下文向量进行解码，将器输出分类映
散人stu174·2022-11-21 02:30

【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体

1VN）Decode的变体2.2.3RNN变体（NVN）2.2.4RNN变体（NVM）Seq2Seq3.Seq2Seq基础理论3.1Seq2Seq的相应组成部分3.2Encoder部分3.3Decoder解码器
驭风少年君·2022-11-20 22:15

FaceFormer阅读笔记

的自回归模型FaceFormer，可以自回归合成一系列具有精确嘴唇运动的真实3D面部运动将语音驱动的3D面部动画构建为序列对序列(seq2seq)学习问题，利用具有Transformer架构的编码器-解码器模型将原始音频作为输入
hhhhhh23333·2022-11-20 22:47

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结参考简单循环网络（SimpleRecurrentNetwork，SRN
plum-blossom·2022-11-20 21:18

Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class Embedding

论文链接：点击自学所用提出一种反向蒸馏方式，学生网络接受教师网络的一类嵌入作为输入和目标，用以恢复教师的多尺度；引入了一类瓶颈嵌入（OCBE）模块；教师采用编码器和学生采用解码器，学生解码器将低维嵌入作为输入
超想吃柚子·2022-11-20 21:39

html实现数独(附源码)

文章目录1.数独设计1.1游戏系列1.1主界面1.2等级选择界面2.效果和源码2.1动态效果图2.2源码源码下载作者：xcLeigh文章地址：https://blog.csdn.net/weixin_43151418
xcLeigh·2022-11-20 21:28

代码随想录训练营day24 | 组合问题

组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集方式：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式棋盘问题：N皇后，解数独等回溯模版
Hzsm·2022-11-20 17:28

代码随想录day30｜回溯结束｜三道hard题跳过了｜回溯复习｜day1复习｜Golang

332、重新安排行程（hard题，暂时跳过）51、N皇后（hard题，暂时跳过）37、解数独（hard题，暂时跳过）回溯总结转眼间跟着代码随想录的回溯已经接近尾声了，是时候做一个大总结了，本篇高能，需要花费很大的精力来看
编程练习时长两年半·2022-11-20 17:56

【代码随想录训练营】Day24-回溯算法

可以将回溯问题抽象为树结构可以解决的问题：①组合问题：没有顺序问题②切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式③子集问题：N个数的集合里有多少符合条件的子集④排列问题：有顺序问题⑤棋盘问题：N皇后，解数独模板
Koffer-debug·2022-11-20 17:54

代码随想录刷题记录day22 回溯基础+组合问题+剪枝操作

属于相同的组合）切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式（有序12和21属于不同的组合）棋盘问题：N皇后，解数独等等回溯的遍历过程可以理解为
Made in Program·2022-11-20 17:06

图像分割的 U-Net 系列方法

其采用的编码器（下采样）-解码器（上采样）结构和跳跃连接是一种非常经典的设计方法。目前已有许多新的卷积神经网络设计方式，但很多仍延续了U-Net的核心
等待破茧·2022-11-20 16:51

MC-Net: multi-scale context-attention network for medical CT image segmentation

multi-scalecontext-attentionnetworkformedicalCTimagesegmentation期刊：AppliedIntelligence时间：2021年中科院SCI期刊分区：3区Abstract编解码器
Never_Jiao·2022-11-20 16:17

语音识别笔记

语言模型表示一个个词串（如何结合了词典，就可以成为一个个音素串）它们在语料库中出现的概率大小（比如，不合语法的词串（句子）概率接近0，很合乎语法的词串概率大）；3.什么是解码器解码器就是基于Viterbi
zh515858237·2022-11-20 14:27

【读论文】RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images

【读论文】RFN-Nest:Anend-to-endresidualfusionnetworkforinfraredandvisibleimages介绍关键词简单介绍网络结构RFN融合网络编码器解码器训练训练自动编码器网络损失函数训练
小王不头秃·2022-11-20 14:05

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现
cdd04·2022-11-20 12:06

leetcode

文章目录排序215.数组中的第K个最大元素347.前k个高频元素435.无重叠区间分治剑指offer07.重建二叉树932.漂亮数组回溯46.全排列47.全排列Ⅱ37.解数独排序215.数组中的第K个最大元素快速排序
trnbf·2022-11-20 11:09

论文阅读笔记之Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation

与现有的工作不同，我们结合注意机制和空间金字塔对像素级别的标签提取精确稠密特征，而不是复杂的空洞卷积（dilatedconvolution）和人工设计的解码器网络。
AICVer·2022-11-20 08:09

文章阅读总结：GPT

文章目录GPT1GPT2GPT3GPT1GPT1使用了无监督预训练-有监督微调的方法，基于Transformer解码器构建了一个在NLP领域上卓有成效的模型；是GPT2和GPT3的基础。
留小星·2022-11-20 07:34

【CheckNewest】Attention Attention Everywhere:Monocular Depth Prediction with Skip Attention

对于这两种情况，卷积模型和最近的基于注意力的模型、基于编码器-解码器的架构都被是有用的，因为它们同时需要全局上下文和像素级分辨率。
MengYa_DreamZ·2022-11-20 06:34

SegFormer：使用Transformer进行语义分割的简单高效设计

前言将Transformer与轻量级多层感知(MLP)解码器相结合，表现SOTA！性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet等网络，代码即将开源！
Amusi（CVer）·2022-11-20 05:46

Mencoder MPlayer 参数详解

MPlayer(1)电影播放器MPlayer(1)D>0>mplayer-影视播放器mencoder-影视编解码器B>8>mplayer[选项][文件|URL|播放列表|-]mplayer[选项]文件1
scoliver·2022-11-20 03:52

多元时间序列预测之（一）DA-RNN模型

文章目录前言DA-RNN论文解读1.问题定义2.模型解读2.1输入注意力机制2.2编码器2.3时间注意力层2.4解码器前言多元时间序列预测，又称多变量时间预测，指对一个系统中存在的多个时间依赖变量的研究
RicardoOzZ·2022-11-19 23:56

DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer

在编码网络中，融入了风格的类感知注意机制；在迁移网络中，多个DynamicResBlocks来整合风格码和提取的CNN语义特征，然后输入到空间实例归一化（SWLIN）解码器，实现艺术风格。
HHzdh·2022-11-19 22:17

神经网络与深度学习作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结1.使用Numpy实现SRNimportnumpyasnpinputs=n
Sun.02·2022-11-19 21:30

【2017-VCIP】LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation

PaperCode|Pytorch总结创新点：1.编码器和解码器直接相连，共享了学习信息，保留了通常丢失掉的空间信息2.编码器用ResNet18，编解码器参数更少不足：依旧是编解码器分析：
PRSer_Carrot·2022-11-19 19:50

scrapy可视化遇到的错误

一、读取文件:Unicode解码错误：“utf-8”编解码器无法解码位置238中的字节0xd3:继续字节无效UnicodeDecodeError:'utf-8'codeccan'tdecodebyte0x87inposition11
weixin_47193259·2022-11-19 18:29

【RedNet2018】RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic Segmentation

RedNet:ResidualEncoder-DecoderNetworkforindoorRGB-DSemanticSegmentationRedNet:用于室内RGB-D语义分割的残差编码器-解码器网络文章地址
不会声调的博er·2022-11-19 18:54

【论文笔记】Fighting Offensive Language on Social Media with Unsupervised Text Style Transfer

文本风格迁移原文：链接Abstract本文针对言论去毒任务（即把社交媒体上的冒犯性言论改述为非冒犯性言论），提出了一个新的方法：连接一个协作性的分类器、注意力机制和循环一致性损失，在非平行数据集上训练一个编码器、解码器框架
Feeedforward·2022-11-19 15:02

数独游戏代码C++解法

题目要求很简单就是给一个6*6的数独输入关于6*6的数独介绍：玩数独你应该知道，每行/列数字不能重复，每个3*2的方格内不能重复，该题目是来自某公司的笔试题。采用C++算法进行求解。
我笑ta人看不穿·2022-11-19 15:52

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结：Ref：1.使用Numpy实现SRNimportnumpyasnpinp
沐一mu·2022-11-19 14:54

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现总结1.使用Numpy实现SRNimportnumpyasnpinputs=np.array([[1.,1.],[1.,1.],[2.,2
.星.·2022-11-19 13:44

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的
Persevere~~~·2022-11-19 13:06

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN四、分析“二进制加法”源代码（选做）五、实现“Character-LevelLanguageModels”源代码（必做）六、分析“序列到序列”源代码（选做）七、“编码器-解码器
别被打脸·2022-11-19 13:26

神经网络学习笔记3——Transformer、VIT与BoTNet网络

理解与代码神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码文章目录系列文章目录A、Transformer模型一、细节补充1.并行计算2、BatchNorm和LayerNorm二、编码器-解码器
RanceGru·2022-11-19 13:06
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