Decoder 第32页

颜色识别项目MFC界面问题汇总

MFC开发中遇到的问题①decoderLogin(ip,user,code)函数返回值不为0一般由于摄像头登录失败引起。

阿福啊�·2022-12-29 23:15

语言模型（五）—— Seq2Seq、Attention、Transformer学习笔记

机器翻译本篇笔记中要开始介绍的Encoder-Decoder模型最初是由机器翻译这一任务中脱产而来，所以先从此入手。

知了爱啃代码·2022-12-29 23:25

ViT (Vision Transformer) ---- SimpleRNN + Self-Attention

首先attention第一次是在2015年应用在Seq2Seq模型上的，该模型有两个网络一个是Encoder，一个是decoder，后来研究者们发现，attention不仅仅可以应用到Seq2Seq模型上

zsffuture·2022-12-29 19:47

【深度学习】DETR解读

DETR解读文章目录DETR解读1贡献点2模型结构2.1Backbone2.2Transformer2.2.1PositionEmbedding2.2.2Encoder&Decoder2.3Head3损失函数

Beb1997·2022-12-29 17:55

论文笔记：Transformer

一、这篇论文解决什么问题序列转录：具体到论文中，就是机器翻译任务之前一般如何解决：Encoder-Decoder+CNN/RNN+Attention本文：只用Attention二、模型架构基础架构：Encoder-DecoderEncoder

foreverbeginnerz·2022-12-29 13:05

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

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:ViT-Large主要结构MaskingRatioDecoderdesignMasktoken

塔_Tass·2022-12-29 11:38

搭建网络与绘图

想在一个优化器中设置多个网络参数的写法importitertoolsself.optimizer=optim.Adam(itertools.chain(self.encoder.parameters(),self.decoder.parameters

yyk_shadow·2022-12-29 11:31

Android音视频开发Media FrameWork框架源码解析

目录一、MediaFrameWork背景二、MediaFramework“路线图”2.1代理端2.2服务端2.2.1Source2.2.2Decoder2.2.3Renderer2.2.4Foundation2.3OMX

·2022-12-29 06:56

Seq2Seq模型

准备编码器2.准备解码器3.seq2seq模型搭建、训练和保存三、整体流程一、Seq2Seq模型1、Seq2Seq的介绍SequencetoSequence（Seq2Seq）是由encoder（编码器）和decoder

Vinsmoke -Hou·2022-12-28 18:39

医疗影像分割

从某种意义上来说U-Net整体的流程是编码和解码（encoder-decoder）的过程，信息的压缩就是编码，信息的提取就是解码，比如图像，文本

HammerHe·2022-12-28 17:44

深度学习----Transformer模型之图示进阶篇

Attentionisallyouneed》，提出解决sequencetosequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的encoder-decoder

sakura小樱·2022-12-28 16:40

深度学习----Transformer模型之图示进阶篇

Attentionisallyouneed》，提出解决sequencetosequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的encoder-decoder

sakura小樱·2022-12-28 16:38

Show and Tell Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge论文及tensorflow源码解读

ShowandTellLessonslearnedfromthe2015MSCOCOImageCaptioningChallenge论文及tensorflow源码解读论文1ModelOverview文章目的ModelImagedecoderLSTMbasedSentenceGeneratorInferenceEvalutionSourcecode1

zhoujunr1·2022-12-28 13:58

attention机制

两个RNN结构组合，形成Encoder-Decoder模型，

verse_armour·2022-12-28 10:39

仍未解决。

video.avi”)出错错误原因[ERROR:0]global/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp(1071)openCouldnotfinddecoderforcodec_id

龙潜月七·2022-12-28 08:24

深入理解神经网络中的反(转置)卷积

对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复featuremap的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。

机器学习与AI生成创作·2022-12-28 07:06

有关于decoder中的past_key_values参数

我们都知道，encoder-decoder模型在进行generate的时候，会重复地调用decoder（i.e.,auto-regressive）。

Reza.·2022-12-28 00:33

体素ICCV2019（一）Pix2Vox: Context-aware 3D Reconstruction from Single and Multi-view Images

Raywit·2022-12-27 21:53

Failed to initialize decoder. [[{{node DecodePng}}]]

**InvalidArgumentError:InvalidPNG(JPG).Failedtoinitializedecoder.

进击的铁甲小宝·2022-12-27 15:34

Transformer

Transformer的整体架构为图1大框架分为了Encoder和Decoder，其中最为特殊的结构就是Multi-HeadAttention，就是多头注意力机制。

xmrmol·2022-12-27 14:36

关于安装paddle失败并报错raise JSONDecodeError(“Expecting value“, s, err.value) from None json.decoder.JSONDe

关于安装paddle失败并报错raiseJSONDecodeError(“Expectingvalue”,s,err.value)fromNonejson.decoder.JSONDecodeError

林森·2022-12-27 11:50

自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（2）

模块化的方法3.2规划方法3.2.1语法规划3.2.2基于强化学习的不确定性随机规划3.3.3NLG作为分类和优化3.3.4NLGas‘Parsing’3.3.5深度学习的方法3.3.6Encoder-Decoder

流萤数点·2022-12-27 09:23

Video based Object 6D Pose Estimation using Transformers阅读

目录Abstract1介绍2RelatedWork3Approach3.1Overviewofthenetwork概述3.2VideoTransformerDecoder3.36DPoseRegression

m0_52320002·2022-12-27 08:00

CVPR2021|PVT--无卷积密集预测的多功能backbone

受transformer在自然语言处理(NLP)的成功，许多研究人员正试图探索transformer的应用，一些工作模型视觉任务作为字典查找问题可学习查询，并使用transformerdecoder作为一个特定任务的头的

CV技术指南(公众号)·2022-12-27 01:53

iOS xib中使用xib

(coderaDecoder:N

普通网友·2022-12-26 22:27

Attention Is All You Need论文阅读笔记

NIPS20171、Abstract&Introduction目前主流的序列转换模型都是基于复杂的、带有encoder和decoder的CNN或者RNN。

westbrook_wang·2022-12-26 13:05

[论文笔记] Attention is All You Need 阅读笔记

AttentionisAllYouNeed阅读笔记AttentionisAllYouNeed（NIPS2017）摘要背景模型架构EncoderandDecoderStacksAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworksEmbeddingsandSoftmaxPositionalEncodingAttentionisAllYouNeed

吉他A梦·2022-12-26 13:03

Attetion is all you need论文阅读笔记

Attentionisallyouneed）1、Abstract主流的序列转录模型（给一个序列生成另一个序列，比如机器翻译，给一句英文，生成一句中文）都是基于复杂的循环或卷积神经网络，一般是基于encoderanddecoder

Mrwei_418·2022-12-26 13:00

语义分割联合边缘检测的多任务学习思路总结

基于Encoder-Decoder结构的网络模型已经将语义

小天要奔跑·2022-12-26 04:48

论文阅读：Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile

github.com/Walleclipse/AGPC本文作者提出一种基于用户个性化信息来生成评论的方法；个性化信息如下：方法如模型结构图：首先是基于seq2seq模型+attention机制，encoder和decoder

咕噜咕噜day·2022-12-25 21:04

算法面经360、58同城篇

360实习1.lstm结构2.rnn梯度消失梯度爆炸短期依赖3.除了kmeans还知道啥聚类算法4.crf;hmm原理5.bert结构和transformer区别：没用decoder等6.self-attetionQKV

持续战斗状态·2022-12-25 21:31

transform encoder详细解析

1、transformer架构图transformerencoder和decoder如下图左右两部分所示下面主要介绍encoder层1.1encder层包含的子层embedding层位置层多头注意力层全连接层规范化层子连接层

晚点吧·2022-12-25 16:40

transformer的Encoder和decoder的输入

1.Encoder的输入：enc_inputs其一：用来生成Encoder自注意的mask，其二：在多头自注意中计算Q、K、V矩阵2.decoder的输入：dec_inputs,enc_inputs,enc_outputsdec_inputs

咖乐布小部·2022-12-25 16:10

transformer的encoder和decoder的差别

decoder包含两个Multi-HeadAttention层。decoder第一个Multi-HeadAttention层采用了Masked操作。

小伟db·2022-12-25 16:38

Transformer中的encoder和decoder在训练和推理过程中究竟是如何工作的

Transformer中的encoder和decoder在训练和推理过程中究竟是如何工作的苦苦冲浪，找不到答案Transformer结构（随便冲浪均可查到）Transformer推理过程Transformer

Taskey·2022-12-25 16:33

计算机视觉中的transformer模型创新思路总结

前言本文回顾了ViT的结构，总结了计算机视觉中的transformer的主要改进思路：改进分块，改进位置编码，改进Encoder，增加Decoder。

CV技术指南(公众号)·2022-12-25 08:55

动手学深度学习（四十四）——Seq2Seq原理与实现

Seq2Seq1.编码器2.解码器3.损失函数4.训练5.预测6.预测和评估7.用训练好的Seq2Seq模型将英语翻译成法语三、总结一、什么是seq2seq（序列到序列的学习）使用两个RNN设计Encoder-Decoder

留小星·2022-12-24 19:31

Attention based ASR(LAS)

目录1.Encoder-Decoder2.引入Attention的Encoder-Decoder(AED)3.LAS3.1listen3.2Attention3.3spell4.LAS训练5.总结1.Encoder-Decoder

qq_50749521·2022-12-24 12:22

【Classical Network】DeepLabv3+ 中Dilation ASPP 以及Decoder模块

一个很好的讲解Pytorch完整代码1Pytorch完整代码2对于DilatedFCN，主要是修改分类网络的后面block，用空洞卷积来替换stride=2的下采样层，引入空洞卷积，在维持特征图大小的同时保证了感受野和原始网络一致。在DeepLab中，采用空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息，这里是采用不同rate的空洞卷积来实现这一点。ASPP模块主要包含以下几个部分：（1）一个1×1卷积层

__一条秋刀鱼·2022-12-24 08:08

用stanfordcorenlp生成解析树时报错json.decoder.JSONDecodeError:Expecting value:line 1 column 1 (char 0)

Traceback(mostrecentcalllast):File"parser_tree.py",line145,inmain()File"parser_tree.py",line141,inmainconvert_file(input_dir,output_dir)File"parser_tree.py",line21,inconvert_filel1=nlp.parse(text)File

Yamerger·2022-12-24 07:59

task9

通俗解释就是将encoder的么一个隐藏状态设定一个权重，根据权重的不同决定decoder输出更侧重于哪一个编码状态。

午后阳光依旧那么明媚·2022-12-24 01:44

Datawhale - Hello Transformer

文章目录模型结构概览模型输入EncoderDecoder代码自己碰到的问题李宏毅老师的transformer讲解的非常细致，可以看这个视频入门模型结构概览模型输入EncoderDecoder代码#-*-

代码小白QAQ·2022-12-24 01:44

NLP-预训练模型-201806-NLG：GPT-1【Decoder of Transformer】【预训练：GPT使用单向语言模型；Fine-tuning：GPT、Task的参数一起训练】

预训练模型(Pretrainedmodel)：一般情况下预训练模型都是大型模型，具备复杂的网络结构，众多的参数量，以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型.在NLP领域，预训练模型往往是语言模型，因为语言模型的训练是无监督的，可以获得大规模语料，同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础，如机器翻译，文本生成，阅读理解等，常见的预训练模型有BERT,GPT,roBERTa,transformer-

u013250861·2022-12-23 08:59

nn.GRU（）使用

项目场景1：今天写代码的时候需要完成那么我们就需要给Decodert添加h0,赋一个初始值解决办法：通过查看nn.GRU()源代码，发现只要多输入一个h0就可以，即将代码modelFeatureExact

江_小_白·2022-12-23 08:58

NLP - 模型

2.TransformerDecoder端的输入具体是什么？3.Tra

ZhuNian的学习乐园·2022-12-23 08:28

seq2seq结构的问题以及PGN网络模型

如果encoderdecoder的seq2seq链很长，这个模型计算的attention值传到最后会越来越少，导致编码解码效果很差。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:54

NLG过程的优化与项目Inference

GreedSearch（贪婪Search）：做法：我们在训练好模型后，seq2seq的Decoder做预测的过程中，从的标签开始输入，预测出最大的概率对应的词，作为decoder下一步的输入,输入后再次预测一个最大概率的词

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:54

基于C++实现对UNet图像分割的部署

1.Unet网络介绍UNet它是一个encoder-decoder的结构，那么encoder对应就是这个u型网络左边这半部分，也就是我们特征提取及下采样这部分。

@BangBang·2022-12-23 07:58

变分自编码器VAE ——公式推导(含实现代码)

AE采用自监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，AE的结构中包含一个编码器（encoder）和解码器（decoder），其中encoder的作用是将我们的数据空间映射到另一个隐变量

longwilll·2022-12-23 06:08

干货|理解attention机制本质及self-attention

的知识，这篇接上篇，更加深入的理解attention的有关思想和最新的self-attention机制一、Attention机制的本质思想如果把Attention机制从上文讲述例子中的Encoder-Decoder

小白学视觉·2022-12-23 04:33

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有关于decoder中的past_key_values参数

体素ICCV2019（一）Pix2Vox: Context-aware 3D Reconstruction from Single and Multi-view Images

Failed to initialize decoder. [[{{node DecodePng}}]]

Transformer

关于安装paddle失败并 报错raise JSONDecodeError(“Expecting value“, s, err.value) from None json.decoder.JSONDe

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task9

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