Encoder-Decoder 第10页

Keras实现用于文本分类的attention机制

本文中的attentionlayer用于文本分类，和encoder-decoder的attention有些不同。1Keras源码参考keras官网写的非常简洁，给了一个类的框架，然后直接说参考源码

yanhe156·2020-07-12 18:02

seq2seq + attention 详解

seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码，得到英文的向量化表示S，然后使用解码器对S进行解码，得到对应的中文。由

xy_free·2020-07-12 17:22

Attention机制、HAN

一、Attention机制1.为什么要用Attention在encoder-decoder架构中，当输入序列比较长时，模型的性能会变差，因为即便是LSTM或GRU也是对文本的信息进行了压缩，尤其是对于机器翻译

雪糕cool·2020-07-12 11:51

深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型

上一篇博文深度学习方法（八）：Encoder-Decoder模型，基本SequencetoSequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型，在作为翻译模型的时候，这种基本的Encoder-Decoder

weixin_30408675·2020-07-12 05:40

深度学习笔记(一)：logistic分类

激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释深度学习笔记(五)：LSTM深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder

multiangle·2020-07-12 04:47

深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释深度学习笔记(五)：LSTM深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder

multiangle·2020-07-12 04:16

【机器学习】关于注意力模型（Attention-model）的理解和应用

要想了解注意力模型，那么必须对现在的机器学习各领域有一定的了解，而且要了解encoder-decoder基本思想。首先可以大致的概括下目前的机器学习尤其是深度学习的各个领域。

开始奋斗的胖子·2020-07-12 03:33

论文and代码阅读笔记

----------------------------------------------------------------------本文介绍基于Attention-BasedRNN和Encoder-decoder

himon980·2020-07-12 03:03

Attention机制介绍（原理+代码）

直接进入正题吧，在介绍Attention机制之前需要知道什么是seq2seq模型，也就是Encoder-Decoder模型，下面对seq2seq进行简单的介绍。

阴天了·2020-07-12 00:51

Transformer的原理

进行文本分类本文主要接受Transformer原理，2017年，Google发表论文《AttentionisAllYouNeed》，提出经典网络结构Transformer，全部采用Attention结构的方式，代替了传统的Encoder-Decoder

予亭·2020-07-11 21:33

Attention在语音识别中的应用(1)

首先要确定的是Attention是一种权重向量或矩阵，其往往用在Encoder-Decoder架构中，其权重越大，表示的context对输出越重要。

quheDiegooo·2020-07-11 21:54

学习：Attention Is All You Need（1）

BruceCheen·2020-07-11 04:52

动手学 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

Encoder-Decoder¶SequencetoSequence模型¶BeamSearch¶完整代码：importsyssys.path.append('/home/kesci/input

circle_yy·2020-07-11 04:14

拆 Transformer 系列二：Multi- Head Attention 机制详解

在「拆Transformer系列一：Encoder-Decoder模型架构详解」中有简单介绍Attention，Self-Attention以及Multi-HeadAttention，都只是在直观上介绍

随时学丫·2020-07-11 00:24

【阅读笔记】《SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation》

本文记录了博主阅读论文《SegNet:ADeepConvolutoalEncoder-DecoderArchitectureforImageSegmentation》的笔记，代码，教程，官网（含Caffe实现代码和demo）。更新于2019.04.09。文章目录摘要IntroductionLiteratureReviewArchitectureDecoderVariantsTrainingAnal

ShuqiaoS·2020-07-10 23:26

动手学习深度学习|机器翻译\注意力机制

分词：字符串---单词组成的列表建立词典：单词组成的列表---单词id组成的列表Encoder-Decoder:可以应用在对话系统、生成式任务中。encoder：输入到隐藏状态decoder

zhangChao_Yanqiu·2020-07-10 20:58

Attention机制细节及代码讲解

1.传统encoder-decoder模型在传统的se

weixin_42813521·2020-07-10 19:46

论文笔记 | SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

原文链接：SegNet:ADeepConvolutionaEncoder-DecoderArchitectureforImageSegmentation一、论文摘要：SegNet：一种新的、实用的深度全卷积神经网络用于像素级语义分割。包括编码网络、解码网络及像素级分类层。解码层对低分辨率的特征图进行上采样，上采样时使用与下采样相同的下标映射。从而省去上采样的参数学习。上采样后的特征图是稀疏的（大部

kangdk·2020-07-10 05:55

Tensorflow中注意力机制的实现：AttentionCellWrapper

常见的注意力机制通常是基于Encoder-Decoder的，模型在Decoder阶段进行解码时会考虑编码阶段Encoder的所有隐藏状态。Atten

酒酿小圆子～·2020-07-10 04:57

DL之Encoder-Decoder：Encoder-Decoder结构的相关论文、设计思路、关键步骤等配图集合之详细攻略

DL之Encoder-Decoder：Encoder-Decoder模型的相关论文、设计思路、关键步骤等配图集合之详细攻略目录Encoder-Decoder模型的相关论文Encoder-Decoder模型的设计思路

一个处女座的程序猿·2020-07-10 00:20

【论文】Skip-GANomaly: Skip Connected and Adversarially Trained Encoder-Decoder Anomaly Detection

这篇是基于GANomaly的改进。文章的代码暂时没有公布。AkçayS,Atapour-AbarghoueiA,BreckonTP.Skip-GANomaly:SkipConnectedandAdversariallyTrainedEncoder-DecoderAnomalyDetection[J].arXivpreprintarXiv:1901.08954,2019.关于GANomalyAkca

Vk_ch·2020-07-09 17:21

CAAD2018对抗样本攻防赛： NON-TARGETED ATTACK第二名

基于图像重建的对抗样本无目标攻击方法论文：中科院的Dlight团队生成模块生成模块这一部分和17年比赛中的ATN(AdversarialTransformationNetwork)一样，是Encoder-Decoder

卿寻·2020-07-07 21:08

谷歌开源语义图像分割模型DeepLab-v3+ 中

理解DeepLabV3+的构架首先需要理解DeepLabV3，V3+基本上可以理解成在原始的基础上增加了encoder-decoder模块，进一步保护物体的边缘细节信息。

furuit·2020-07-07 08:15

自适应注意力机制在Image Caption中的应用

Introduction目前大多数的基于Attention机制的ImageCaptioning模型采用的都是encoder-decoder框架。

weixin_33963594·2020-07-05 23:04

【机器翻译】| Encoder-Decoder

out为每个时序单元的输出，形状为(seq_len,batch_size,num_hiddens)，state包含最后一个时间步的隐藏状态和记忆细胞，形状为(num_layers,batch_size,num_hiddens)Encoder需要的是state（作为语义编码），Decoder需要的是output（生成每个时间步的单词）需要一个Dense层，把H_t映射到单词表中，在全连接层中选出最高

研究生打野发育协会·2020-07-05 12:21

深度学习论文: LEDnet: A lightweight encoder-decoder network for real-time semantic segmentation及其PyTorch实现

深度学习论文:LEDnet:Alightweightencoder-decodernetworkforreal-timesemanticsegmentation及其PyTorch实现LEDnet:Alightweightencoder-decodernetworkforreal-timesemanticsegmentationPDF:https://arxiv.org/pdf/1905.02423

mingo_敏·2020-07-05 11:47

08【NLP项目一人工智能辅助信息抽取】第四周part I-深度学习命名实体识别实战

N-gramLanguagemodel神经语言模型NNLM文本特征抽取器卷积神经网络膨胀Dilate加深循环神经网络LSTMLongShortTermMemoryBiLSTMTransformer注意力机制Encoder-Decoder

oldmao_2001·2020-07-05 01:03

关于Transformer的若干问题整理记录& 思考

Transformer本身还是一个典型的encoder-decoder模型，如果从模型层面来看，Transformer实际上就像一个seq2seqwithattention的模型，下面大概说明一下Transformer

Adherer·2020-07-04 22:42

Seq2Seq模型简介

这种结构又叫Encoder-Decoder模型。原始的NvsNRNN要求序列等长，然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的，如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。

从0到1024·2020-07-04 17:54

从词向量到Bert——简单作业题+讲解

（A）Encoder-Decoder（B）Self-Attention（C）

flying_1314·2020-07-04 15:17

正经炼丹师如何完美安排国庆长假？| 假期专属论文清单

你真的想要吗……为了帮你合理安排国庆假期小编连夜整理了一份最新论文清单希望你们都能从中找到些许小灵感请看↓@zhoujie17推荐#Graph-to-SequenceLearning本文提出了一种新的encoder-decoder

PaperWeekly·2020-07-04 12:11

attention注意力机制

Encoder-Decoder模型定义以机器翻译为例，来讲解attention机制。机器翻译领域应用最广泛的Encoder-Decoder模型，即编码解码模型，其中Encoder编码器，是将输入

加油鸭XZ·2020-07-02 09:18

FairMOT理解与实现

①：Encoder-decoder部分网络中，这是backbonenetwork部分，主干网络为DLA-34

咆哮的大叔·2020-07-02 05:39

【AAAI2020】图注意力网络交通预测

首先我们看看文章作者信息：这个文章主要考虑的是交通流中的时空因素影响，这个文章采用的是encoder-decoder的架构，encoder和decoder都包含多个spatio-temporalattentionblocks

皇德华叫兽·2020-07-02 03:35

Transformer学习笔记

1.概述不论从命名还是物理结构，都可以看出，Transformer是对Encoder-Decoder模型结构的继承与发展，用途上也依然以解决Seq2Seq问题为初衷。

Bipedal_Bit·2020-07-02 02:54

《A deep reinforced model for abstractive summarization》阅读笔记

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1705.04304.pdfattentional，基于RNN的encoder-decoder模型，用于短句输入和输出的摘要生成表现很好。

best___me·2020-07-01 15:24

为什么说BERT是bidirectional

id=1622064575970777188&wfr=spider&for=pc非常详细易懂Transformer是一个encoder-decoder框架。

xxzhix·2020-06-30 04:44

[NTIRE18]Multi-scale Single Image Dehazing using Perceptual Pyramid Deep Network

1.概述作者采用Encoder-Decoder结构进行去雾。与以往将大气散射模型嵌入网络中不同，作者让模型直接学习从雾图到GT的非线性映射。

larkii·2020-06-29 14:03

Encoder-Decoder和Seq2Seq

Encoder-Decoder准确来说，Encoder–Decoder是一种框架，许多算法中都有该种框架。

bill_b·2020-06-29 12:42

self-attention和attention区别

在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target是对应的翻译出的中文句子，Attention

丁叔叔·2020-06-29 10:45

深入理解注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq

2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一

zsffuture·2020-06-29 04:20

【深度学习自然语言处理】10分钟读懂 NLP模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

本篇文章将会带领大家了解什么是NLP模型当中的encoder-decoder和seq2seq。一、什么是Encoder-Decoder？1、Encoder-Decoder模型主要是NLP领域里的概念。

开心果汁·2020-06-27 06:26

论文笔记：Deep Image Matting

文章提出的算法主要分为两个部分：第一部分通过深度卷积的encoder-decoder网络，输入图像和图片对应的一个trimap，来预测图像的alphamatte（蒙板），第二部分用小型卷积网络对第一部分得到的蒙板进行微调

潇湘_AQ·2020-06-27 05:40

《Attention Is All You Need 》阅读笔记

文章提出，以往nlp里大量使用RNN结构和encoder-decoder结构，RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状态的依赖性，无法实现并行，而文章提出的”Transformer”完全摒弃了

蕉叉熵·2020-06-26 13:21

论文笔记：Hierarchy Parsing for Image Captioning

论文链接：HierarchyParsingforImageCaptioning本文首发于PaperWeeklyIntroduction目前大多数的imagecaptioning模型采用的都是encoder-decoder

Jamiechoi·2020-06-26 10:39

论文笔记：Knowing When to Look: Adaptive Attention via A Visual Sentinel for Image Captioning

AdaptiveAttentionviaAVisualSentinelforImageCaptioningIntroduction目前大多数的基于attention机制的imagecaptioning模型采用的都是encoder-decoder