Encoder-Decoder 第7页

Transformer（李宏毅2022）

本讲内容：Seq2seqmodel，以Transformer模型为例（Encoder-Decoder架构）应用：语音辨识、语音翻译、语音合成、聊天机器人、NLP、文法剖析、multi-labelclassification

linyuxi_loretta·2022-10-19 19:38

Transformer模型深入理解

论文：AttentionisAllYouNeed1模型总览整个模型的结构是标准的Encoder-Decoder结构，Encoder部分堆叠6个相同的encoder层，Decoder部分同样堆叠6个相同的

leo0308·2022-10-17 07:18

Transformer解析

encoder-decoder架构tr

吃橘子要剥橘子皮·2022-10-10 09:35

论文笔记：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation

论文学习：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation这篇论文算是Seq2Seq（SequenctoSequence）的经典论文了。文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本GRU单元也是在文章中首次提出的。很值得一读。Abst

MirrorN·2022-10-03 21:07

DeepLearing—CV系列（十六）——基于Pytorch实现的编解码结构之Seq2Seq实现验证码识别

文章目录一、认识编解码网络（encoder-decoder）二、解编码网络结构2.1编码过程（Encoder）2.2解码过程（Decoder）2.3Seq2Seq生成对联的过程三、Seq2Seq网络的应用四

wa1tzy·2022-10-02 07:32

深度学习笔记（四）——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）

为例二、模型提出（一）、基本RNN结构（二）、RNN展开结构三、RNN的结构变化（一）、NtoN结构RNN模型（二）、Nto1结构RNN模型（三）、1toN结构RNN模型（四）、NtoM结构RNN模型（encoder-decoder

AD稳稳·2022-10-02 07:37

计算机视觉中的编码-解码器结构总结（持续更新）

在NLP领域的机器翻译、摘要提取等部分，在视觉领域的目标检测、场景感知，在传统的机器学习中MLP等等都是Encoder-Decoder的结构。

naca yu·2022-09-26 19:28

论文篇 | 2020-Facebook-DETR ：利用Transformers端到端的目标检测=＞翻译及理解（持续更新中）

DETR：利用transformers端到端的目标检测_夏天｜여름이다的博客-CSDN博客论文地址：2005.12872.pdf(arxiv.org)目录一：论文翻译*二：关键知识点2.1.编码-解码Encoder-Decoder

夏天｜여름이다·2022-09-22 11:57

白话机器学习-循环神经网络从RNN、LSTM到GRU

前一阵打算写这方面的文章，不过发现一个问题，就是如果要介绍Transformer，则必须先介绍SelfAttention，亦必须介绍下Attention，以及Encoder-Decoder框架，以及GRU

秃顶的码农·2022-09-19 07:06

DeepLabV3(Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation)

目录1.DeepLabV3的提出2.四种不同类型的全卷积网络（1）图像金字塔（Imagepyramid）（2）Encoder-decoder（3）更深的空洞卷积（4）空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling

Keep_Trying_Go·2022-09-15 12:35

【推荐系统】变分自编码器(VAEs)在推荐系统中的应用

VAEs(VariationalAutoencoders变分自编码器)是一类基于变分推断和Encoder-Decoder结构的生成式模型。

风度78·2022-09-06 19:04

在TEB数据集上搭建翻译模型——Seq2Seq

这两个循环神经网络分别为编码器和解码器，这个模型也称为encoder-decoder模型。

llh_1178·2022-09-06 07:15

论文精度 —— 2017 CVPR《High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis》

总述和上一篇blog一样，这篇论文很大程度上也借鉴了开山之作《ContextEncoders:FeatureLearningbyInpainting》的思想，使用encoder-decoder结构进行图片的生成

clarkjs·2022-08-13 16:54

深度学习--RNN架构（N：M）--Seq2Seq+Attention机制

目录一Seq2Seq结构解析1Seq2Seq是一种Encoder-Decoder结构2Encoder（编码阶段：将输入序列压缩成固定长度的语义向量）方式一：将最后一个隐状态输出进行变换（不变换），作为语义向量

我是疯子喽·2022-08-05 14:04

《Attention Is All You Need》

相比传统的CNN与RNN来作为encoder-decoder的模型，谷歌这个模型摒弃了固有的方式，并没有使用任何的CNN或者RNN的结构，该模型可以高度并行的工作，相比以前串

郑烯烃快去学习·2022-07-21 07:06

什么是self-attention、Multi-Head Attention、Transformer

本文紧接《什么是Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention？》

⊙月·2022-07-20 07:27

NLP中的各种Attention机制

因此，在回顾Attention机制之前，需要先回顾一下Seq2Seq（即Encoder-Decoder）模型。Seq2Seq（Encoder-Decoder）在此前的博文《

Gamelife27·2022-07-20 07:55

【语义分割】SETR_Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformer

文章目录一、主要思想二、实现方法三、实现效果四、代码一、主要思想目前语义分割的方法中，主要是以FCN为主导的一系列基于encoder-decoder的方法，但这类方法在捕捉long-range信息上的能力较弱

呆呆的猫·2022-07-20 07:16

解读：Informer——比Transformer更有效的长时间序列预测方法

这篇文章针对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Informer模型来用于提高长序列的预测问

敲代码的quant·2022-07-19 07:23

【论文】on the properties of neural machine translation :Encoder-decoder approaches 阅读笔记

2014年的文章，神经机器翻译相对SMT统计机器翻译而言是比较新的方法，包含一个encoder一个decoder,encoder将变长的输入序列转化为定长的表示方式，然后decoder再将其转化为正确的翻译。这篇文章是想用两种模型分析神经机器翻译的特性：RNNencoder-deocoder模型和门递归卷积神经网络（grCnov）。总的发现是，神经机器翻译在没有生词的短句翻译上表现良好，但是当句子

BeforeEasy·2022-07-05 07:29

谷歌&HuggingFace| 零样本能力最强的语言模型结构

但有一件事让人非常疑惑：19年T5通过“调参”发现，设计预训练模型时，Encoder-Decoder的模型结构+MLM任务，在下游任务finetune效果是最好的。

夕小瑶·2022-06-27 23:04

调研报告｜在线语音识别改进之 RNN-T 训练

当然最近强势的基于Transformer的Encoder-Decoder在线方法（MoChA-type/localwindow/triggeredattention/ScoutNetwork/Chunk-aware

编程大乐趣·2022-06-27 07:58

词对齐任务：依附于机器翻译

NMT依附下的wordalignment说道机翻显然就想到transformer，其encoder-decoder结构其实即便是在使用了lstm等模型上也是这样的，依附在NMT的wordalignment

·2022-06-24 14:15

Point Cloud Transformer（PCT）阅读翻译

PCT:PointCloudTransformer1.Introductiontransformer是一种encoder-decoder结构，包含了三个模块：输入词嵌入，位置（顺序）编码和self-attention

一拳一个哇哦怪·2022-06-13 07:15

1. 细讲：Attention模型的机制原理

目录NLP系列讲解笔记前言Encoder-Decoder框架Attention怎么来的为什么需要Attention

striving长亮·2022-05-30 07:22

attention is all you need 论文笔记

序列转换模型是基于复杂的RNN或者CNN(Encoder-Decoder)，性能最好的模型是在Encoder和Decoder之间加上attention。

Mr_wuliboy·2022-05-23 07:46

基于Pytorch的Transform翻译模型前期数据处理方法

上发布了一篇非常经典的文章：Attentionisallyouneed，提出了解决sequencetosequence问题的transformer模型，该文章使用全Attention的结构代替了LSTM，抛弃了之前传统的encoder-decoder

rothschildlhl·2022-05-13 07:25

paper阅读笔记(Transformer)：Attention Is All You Need

在过去的工作中，nlp领域的主流模型是基于各种RNN的encoder-decoder模型。RNN他是有时间步传递，对时间步传递而言可以说没有任何并行性。

Umikaze_·2022-05-12 07:17

机器学习思考题目——14循环神经网络（RNN）

（1）sequence-to-sequenceRNN：预测天气（或其他时间序列）、机器翻译（用encoder-decoder架构）、视频捕捉（videocaptioning）、语音转文

南瓜派三蔬·2022-05-10 07:23

Encoder-Decoder框架与Attention机制

Attention机制–潘登同学的深度学习笔记文章目录Attention机制--潘登同学的深度学习笔记Encoder-Decode框架Encoder-Decode应用于聊天机器人数据预处理训练模型模型应用Attention机制计算相似度矩阵的方式论文提出的方法更常用的方法Self-Attention机制MultiheadAttention与Self-Attention的区别在self-Attent

PD我是你的真爱粉·2022-05-06 07:00

学习笔记：深度学习（7）——从Encoder-Decoder到Transformer

学习时间：2022.04.22~2022.04.24文章目录6.从Encoder-Decoder到Transformer6.1Encoder-Decoder框架6.2Seq2Seq序列到序列6.3Attention

新四石路打卤面·2022-05-01 07:49

图像语义分割 -- UNET++

现在我们继续回顾一下，U-Net的最大特征就是，在encoder-decoder的基础上进行了skip-connection的操作（浅层和深层特征的融合），我们之前实现的是一个四层的网络，作者的论文也用的是四层的

星海千寻·2022-04-10 08:25

Transformer

1.序列到序列任务中的编码器-解码器架构Transformer：通用特征提取器seq2seq（一种任务类型）从原序列到目标序列例：翻译任务encoder-decoder完成seq2seq的其中一种网络结构

onion___·2022-04-08 08:30

python 视频ai换脸_Python实现AI换脸--Faceswap

"切勿滥用技术，切勿商用"算法原理Faceswap，在Encoder-Decoder自编解码架构之上又引入GAN技术，显著提升换脸效果Encoder-Decoder自编解码换脸:通过将任意扭曲的人脸进行还原

weixin_39995439·2022-03-30 07:13

NLP之Transformer

总体来看，Transformer这个模型架构还是遵循着Encoder-Decoder的格式。

Ton10·2022-03-13 07:21

《动手学深度学习》Task04 ：机器翻译

一、机器翻译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：隐藏状态到输出classEncoder(nn.Module):def__init

小葡萄co·2022-03-02 07:50

手把手写深度学习(10)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(理论基础)

encoder-decoder：多模态基础现在很多多模态的任务，都是基于encoder-decoder的

沉迷单车的追风少年·2022-03-02 07:55

Keras（三十三）Transformer模型总体架构和理论

本文将介绍：Transformer论文地址及论文翻译地址Seq2seq+attention优缺点Transformer模型结构图例Encoder-Decoder架构缩放点积注意力多头注意力位置编码Add

TFATS·2022-03-01 07:37

Seq2Seq 模型及 Attention 机制

Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构的神经网络，它的输入是一个序列(Sequence)，输出也是一个序列(Sequence)，因此而得名“Seq2Seq”。

dingtom·2022-02-21 19:31

Attention Is All You Need（图像上使用）

TransformerTransformer的本质是一个Encoder-Decoder的结构。

·2022-02-12 19:32

论文阅读（49）STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing

续袁·2022-02-07 11:58

深入了解 TabNet ：架构详解和分类代码实现

Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络，它通过类似于加性模型的顺序注意力机制（sequentialattentionmechanism）实现了instance-wise的特征选择，还通过encoder-decoder

·2022-01-17 11:47

动手学深度学习实践—文献阅读

文章目录一.动手学深度学习实践1.1Bi-RNN1.2编码器-解码器结构1.3使用API实现（encoder-decoder)1.4序列到序列学习（seq2seq）二.文献阅读—Adual-headattentionmodelfortimeseriesdataimputation2.1

CatcousCherishes·2021-11-14 20:39

关键词提取——有监督方法

encoder-decoder：类似翻译的思想，将文本作为源语言，关键短语作为目标语言。序列标注：类似于实体识别的思路，实体识别提取实体词，这里提取关键短语。对

一只小菜狗:D·2021-11-01 22:00

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之Seq2seq的用法

Seq2seqSeq2seq由Encoder和Decoder两个RNN组成.Encoder将变长序列输出,编码成encoderstate再由Decoder输出变长序列.Seq2seq的使用领域:机器翻译:Encoder-Decoder

·2021-10-18 17:04

冬于·2021-08-20 18:35

[网络层]什么是Transformer

1、Transformer模型的结构图图1.12、Transformer模型简述Transformer是一种Encoder-Decoder模型，Transformer的Encoder由6个编码器叠加组成

LCG22·2021-08-03 16:08

从Encoder-Decoder模型入手，探索语境偏移解决之道

摘要：在本文中，我们展示了CLAS，一个全神经网络组成，端到端的上下文ASR模型，通过映射所有的上下文短语，来融合上下文信息。在实验评估中，我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallowfusion偏置方法。本文分享自华为云社区《语境偏移如何解决？专有领域端到端ASR之路（二）》，原文作者：xiaoye0829。在这里我们介绍一篇与专有领域的端到端ASR的相关工作《DEEPCONTEXT:E

·2021-07-27 19:45

自然语言处理中的Attention Model

2、Encoder-Decoder框架image.png可以把Encoder-Decoder看做适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个句子(或篇章)的通用处理模型。

Zake_Wang·2021-06-13 04:02

[译] Rethinking Image Inpainting via a Mutual Encoder-Decoder with Feature Equalizations

题目：通过具有特征均衡功能的互编解码器重新思考图像修复作者：HongyuLiu([email protected]),BinJiang,YibingSong,WeiHuang,andChaoYang摘要简介程序复现一、环境搭建ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'PIL'安装pillow(py37pt13)[intern2@172-10-60-160Rethin

波赛东闪电·2021-06-10 13:28

推荐频道

Encoder-Decoder