Decoder 第37页

seq2seq中的embedding以及attention

Embedding的用法(以pytorch为例)在seq2seq的模型中构造Decoder的时候用到了embedding。

Cooodiiiing·2022-12-01 17:22

Transformer对接公司需求的调研报告

解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。所有的编码器在结

河南-殷志强·2022-12-01 17:02

文本自动生成研究进展与趋势之文本到文本的生成（二）

本文重点围绕Encoder-Decoder结构，列举一些以文本摘要或QA系统文本生成为实验场景的技术进展。

jinhao_2008·2022-12-01 13:03

单目标追踪——【Transformer】Transformer Meets Tracker:Exploiting Temporal Context for Robust Visual Tracking

目录文章侧重网络结构具体的Encoder和Decoder的结构模型的推理过程Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。

zz的大穗禾·2022-12-01 02:30

Unity根据文字内容自动滚动显示最新文字

VerticalLayoutGroup、ContentSizeFitter4.自动下滚，显示最新内容textMsg.text+=DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss：")+devEUI+":"+decodeResult

程序员正茂·2022-11-30 23:53

Transformer详解

Transformer什么是transformer为什么需要用transformerencodersub-encoderblockmulti-headself-attentionFFNinputdecoderinputwithlook-aheadmasksub-decoderblockoutputlayersummarytransformer

BUAA～冬之恋·2022-11-30 21:41

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

先json.dumps(text,ensure_ascii=False)再json.loads(text)

办法总比困难多多·2022-11-30 20:26

2022：Transformer Decoders with MultiModal Regularization for Cross-Modal Food Retrieval

摘要近些年跨模态图像-配方检索得到了广泛的关注。我们提出一种新的检索框架，T-Food（用于跨模态食物检索的多模态正则化的Transformer解码器），使用一种新的正则化方案利用模态间的交互作用，在测试时只使用单模态编码器用于高效检索。我们还利用专门的配方编码器捕获配方实体间的内部依赖，并提出一种具有动态边缘的三重损失的变体，以适应任务的难度。最后，我们利用最近的VLP模型的力量用于图像编码器，

weixin_42653320·2022-11-30 19:50

【论文】Multimodal Transformer

（pdf）WhyisMTmodel以往流行的方式都是使用encoder-decoder结构，在encoder使用CNN提取局部视觉特征，decoder使用RNN根据视觉

大白羊_Aries·2022-11-30 19:46

UNet的Pytorch实现

倘若了解过Encoder-Decoder结构、实现过DenseNet，那么实现Unet并非难事。

Natuski_·2022-11-30 17:23

动手实现基于pytorch框架的UNet模型

UNet的网络结构是一个U形结构，左半边是Encoder，右半边是Decoder。Encode部分，下采样不断的增大channel，宽高减半，并提取图像的特征，但是丢弃了图像的位置信息。

@左左@右右·2022-11-30 17:20

Transformer

Transformer基于encoder-decoder结构实现特征提取直观认识Encoder1PositionalEncoding2SelfAttentionMechanism2.1SelfAttention2.2Multi-headself-attention3

weixin_46125345·2022-11-30 16:51

GNN在推荐系统的应用——＞GC-MC与STAR-GCN

正经放·2022-11-30 16:18

【学习笔记】Transformer代码详细解读

代码详细解读简介1.数据准备1.1词表构建1.2数据构建2.模型整体架构2.1超参数设置2.2整体架构2.2模型训练3.编码器（Encoder）3.1编码器3.2单个编码层3.3PaddingMask4.解码器（Decoder

Feeedforward·2022-11-30 13:10

深度学习系列27：VAE生成模型

那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量z=E(x)，编码的原则是尽可能保留原始信息，因此我们再训练一个解码器D，希望能通过z重构原始信息，即x≈D(E(x))，其优化目标一般是我们常用的encoder-decoder

IE06·2022-11-30 13:35

深度学习（三——生成模型 Generative Model）

.自动编码器初始自动编码器作为一种数据压缩方法，特点：只能压缩与训练数据相似的数据；压缩后数据有损（降维导致的信息丢失）；自动编码器应用：数据去噪、可视化降维；结构：编码器（Encoder）+解码器（Decoder

Lethe♪·2022-11-30 13:35

Glow-TTS论文阅读

AGenerativeFlowforText-to-SpeechviaMonotonicAlignmentSearch文章目录摘要简介相关工作文本和语音对齐估计TTS模型基于Flow的生成模型Glow-TTS训练和推理过程单调对齐搜索模型架构Decoder

zzfive·2022-11-30 11:14

【论文阅读笔记】Stacked HOurglass Networks for Human Pose Estimation

其论文中的思想，主要是发现了重复的上采样和下采样这种结构（重复的encoder-decoder）的重要性，而且在模型训练的时候添加中间监督，其认为这两点很重要。

时光机ﾟ·2022-11-29 22:55

循环神经网络RNN及其变体

SequencetoSequence在Seq2Seq结构中，编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由解码器Decoder解码。

AICVer·2022-11-29 21:31

Bert原理详解

1.Bert模型Bert全称BidrectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的

莫杨94·2022-11-29 19:02

Transformer结构解析

2.自注意力机制3.Transformer结构解析3.1Encoder3.2Decoder总结1.什么是Transformer？

_StarryNight_·2022-11-29 19:31

基于深度学习的图像重照明实践学习笔记(4)

Encoder-decoderlatentspacemanip

qq_40925260·2022-11-29 14:21

快速理解深度学习中的latent code潜在编码

上图是一个简单的encoder-decoder架构，如果把整个网络看成一个花瓶，最细的地方

JackChrist·2022-11-29 14:40

降维系列之 AutoEncoder 自动编码器

主要分两个部分，Encoder和Decoder，Encoder是降维的过程，Decoder是将降维的结果升维，AutoEncoder希望升维的结果与原始数据尽可能一致，二者共同构成一个前馈的网络，训练完后的中间结果就是降维结果

BigYouYou·2022-11-29 09:05

Pytorch实现U-net视网膜血管分割

右半部分是Decoder部分，将Encode提取的语义特征逐步恢复为原始图像的尺寸，中间是跳跃连接，将下采样过程中提取到的不同level的特征加入到Decoder中，得到更好的分割结果。

spectrelwf·2022-11-29 09:34

论文笔记Transformer:Attention is all you need

1介绍主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，它们包括一个encoder和一个decoder。表现最好的模型也是用attention机制连接encoder和decoder。

zephyr_wang·2022-11-29 09:44

Transformer:Attention Is All You Need

transformer论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf1、Transformer整体架构由图看出，transformer的整体结构由Encoder（左侧）和Decoder

ACuliflower·2022-11-29 09:36

李沐论文讲解笔记之 Transformer

Transformer架构（NLP，机器翻译）发现同样模型能在其他领域可以应用Encoder—decoder架构：过去时刻你的输出又是你当前的的输入（自回归auto-regressive）N个层重复N次编码器输出为解码器输入

大佬教教我mmm·2022-11-29 08:43

Transformer

从全局角度概括Transfomer6个encoder结构是完全相同的（但参数上不同），6个decoder结构是完全相同的（但参数上不同）。

Grateful_Dead424·2022-11-28 23:01

python人像精细分割_PaddleHub人像分割模型：AI人像抠图及图像合成

腾岳掌门·2022-11-28 21:45

RNN、Seq2Seq、Attention

“Sequence-to-Sequence”结构：encoder（RNN网络），decoder（RNN网络），状态向量encoder：负责将输入信息进行编码得到一个固定大小的向量——状态向量decoder

bzhsshdbbns·2022-11-28 20:57

一文读懂「Attention is All You Need」

一文读懂「AttentionisAllYouNeed」1.介绍2.模型架构2.1模型框架2.2Encoder-Decoder框架2.1.1Encoder模块2.1.2Decoder模块2.1.3Attention

律动的波纹·2022-11-28 14:12

Transformer

3.2LayerNormalization4.前馈层FeedForward三、Decoder3.1输入部分3.2MaskedSelf-Atten

codewen77·2022-11-28 14:10

一文看懂Transformer（详解）

Transformer前言网络结构图：EncoderInputEmbeddingPositionalEncoderself-attentionPaddingmaskAdd&NormFeedForwardDecoderinputmaskedMulti-HeadAttentiontest

1900_·2022-11-28 14:36

通俗易懂——VAE变分自编码器原理

自编码器（Autoencoder）：Autoencoder=Encoder+Decoder希望输入（原始数据）和输出（重建数据）尽可能一样。

BarbaraChow·2022-11-28 13:22

BERT学习笔记(2)——Transformer

目录1简介2Encoder3Decoder4参考1简介Transformer是一个Seq2seq(sequencetos

野指针小李·2022-11-28 11:00

理清Transformer输入输出

文章目录前言padding训练阶段EncoderDecoder测试阶段前言之前写完一篇笔记以为自己搞得很懂了，其实还是有些小细节没注意到，特别是跟NLP比较有关的内容，就再记录一下Transformer

--ccyyy·2022-11-28 10:15

卷积序列到序列模型的学习（Convolutional Sequence to Sequence Learning）

文章目录Introduction数据预处理搭建模型EncoderConvolutionalBlocksEncoder的实现DecoderDecoderConvolutionalBlocksDecoder

Nlper_Zhao·2022-11-28 10:12

机器翻译模型五CNN+seq2seq__Pytorch实现

目录1.CNN应用于机器翻译1.1Encoder模块1.2Decoder模块2.代码实现2.1数据准备2.2模型构建2.3训练1.CNN应用于机器翻译在深度学习中，RNN擅长处理序列数据，而CNN擅长做特征提取

散人stu174·2022-11-28 10:41

seq2seq模型详解及对比（CNN，RNN，Transformer）

一，概述在自然语言生成的任务中，大部分是基于seq2seq模型实现的（除此之外，还有语言模型，GAN等也能做文本生成），例如生成式对话，机器翻译，文本摘要等等，seq2seq模型是由encoder，decoder

Dongxue_NLP·2022-11-28 09:00

通道注意力机制keras_注意力机制及Keras实现

注意力往往与encoder-decoder(seq2seq)框架搭在一起，假设我们编码前与解码后的序列如下：编码时，我们将source通过非线性变换到中间语义：则我们解码时，第i个输出为：可以看到，不管

weixin_40009026·2022-11-28 08:59

moses(mosesdecoder)数据预处理&BPE分词&moses用法总结

mosesdecoder&BPE数据预处理moses数据预处理BPE分词moses用法总结moses数据预处理源码链接：https://github.com/moses-smt/mosesdecoder

小小鸟要高飞·2022-11-28 08:39

大小写模型训练说明书

训练大小写模型1.1文件位置:/home/post/punc/src/caps_look/mosesdecoder-master/scripts/recaser/1.2脚本命令:

说好今夜不点烟·2022-11-28 08:06

Transformer

Embedding2.2.2.位置嵌入/位置编码2.3.注意力机制2.3.1注意力2.3.2多头的操作2.4.残差和LayerNorm2.4.1.残差2.4.2.LayerNorm2.5.前馈神经网络3.Decoder3.1

damonzheng46·2022-11-28 08:02

Transformer流程解析及细节思考

PositionalEncodingEmbeddingPositionalEncodingEncoderMulti-HeadAttentionFeedForwardNetwork（FFN）Add&Norm残差Add层归一化LayernormalizationEncoder总结Decoder1

泽渊20·2022-11-28 08:01

Transformer 入门解析

目录掌握模型结构的步骤1.宏观视角：输入，黑箱，输出2.黑箱组成：3.拆解黑箱组成位置编码前馈神经网络Feed-ForwardNetworks残差神经网络块ResNetNormalizeTransformerDecoder

luemeon·2022-11-28 08:00

【python量化】将Informer用于股价预测

Informer模型针对Transformer存在的一系列问题，如二次时间复杂度、高内存使用率以及Encoder-Decoder的结构限制，提出了一种新的思路来用于提高长序列的

敲代码的quant·2022-11-28 07:51

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麒麒哈尔·2022-11-27 23:47

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基于统计的机器翻译：mosesdecoder作为比对翻译效果的baseline，如果不如这个的效果，就说明测试系统效果不算好。首先看看一共需要以下三个模型：语言模型：用来评估这句话的通畅程度。

少奶奶的猪·2022-11-27 20:36

VS2017+OpenCV4.5.5 imread读取图片失败

cv::findDecoderimread_原因分析：工程的配置为Debug模式，但在配置“链接器->附加依赖项”时，把*.lib库一起加入其中，并且将*.lib库加在了d.lib库之前，这样就导致了优先使用

JoannaJuanCV·2022-11-27 17:22

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