Encoder-Decoder 第9页

Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder

HierarchicalRecurrentEncoder-DecoderBuildingEnd-to-EndDialogueSystemsUsingGenerativeHierarchicalNeuralNetworkModelsIntroductionseq2seq的典型方法，用前N-1句话生成第N句话。假如说现在A,B对话内容是：a1,b1,a2,b2a1,b1,a2,b2,其中每个都表示一句

angus_monroe·2020-08-17 12:49

Encoder-Decoder LSTM Model模型对家庭用电进行多步时间序列预测

在本节中，我们可以更新普通的LSTM以使用编解码器模型。这意味着模型不会直接输出向量序列。相反，该模型将由两个子模型组成，用于读取和编码输入序列的编码器，以及读取编码的输入序列并对输出序列中的每个元素进行一步预测的解码器。这种差别很细微，因为实际上这两种方法都可以预测序列输出。重要的不同之处在于，解码器使用了LSTM模型，这使得解码器既可以知道前一天在序列中预测了什么，又可以在输出序列时积累内部状

颠沛的小丸子·2020-08-17 11:38

Generative Face Completion

2.Approach2.1NetworkarchitectureNetworkarchitectureGenerator：生成器就是常见的Encoder-decoder结构；Discriminator：

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 10:35

pytorch实现task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。注意力机制与Seq2seq模型在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步

xh6312643·2020-08-16 10:57

论文《Attention Is All You Need》及Transformer模型

Transformer模型：Transformer采用encoder-decoder结构，舍弃了RNN的循环式网络结构，完全基于注意力机制来对一段文本进行建模。

满腹的小不甘·2020-08-16 05:16

关于端到端文本生成中的稀疏词与未登录词问题的探讨

本文以Encoder-Decoder的端到端文本生成任务，神经机器翻译（NMT）或生成式对话（Chat-bot）为研究对象，并基于此进行探讨。Encoder-Decoder是一个十分适合于处理端到端文

暴躁的猴子·2020-08-15 14:12

EDCF阅读笔记：Reinforced Representation Learning for High Performance Visual Tracking

因此作者加入了Encoder-Decoder结构，通过解码出

Fan72·2020-08-15 14:14

A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer（一个风格转换的风格感知损失）CVPR2018

AStyle-AwareContentLossforReal-timeHDStyleTransfer该论文贡献：提出了一个风格感知损失函数，与一个encoder-decoder网络联合训练训练出特定艺术家风格

光遇旅人·2020-08-15 11:56

High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs个人理解

有趣的一点在于作者能通过low-dimensionfeaturechannel作为生成器的输入来实现实例级的目标修改，效果如下图：论文中该方法的实现，1）作者训练一个生成器网络E去找图片中每个实例对应的低维特征，E是一个encoder-decoder

光遇旅人·2020-08-15 10:09

SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 视频语义分割

先进入到https://github.com/TimoSaemann/caffe-segnet-cudnn5，下载caffe-segnet-cudnn5-master.zip再进入到https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial再下载SegNet-Tutorial-master.zip准备工作：1.先准备opencv，我测试的是opencv3.1.0

lemianli·2020-08-15 07:03

U-Net实现缺陷检测

该网络结构如下图所示，其整体的流程实际上是一个编码和解码（encoder-decoder）的过程。

moumde·2020-08-14 15:53

PaddleHub（3）

为了使多尺度信息融合，我们使用encoder-decoder。因为骨干网络用了Xception模型，所以可以提高运行速率。

肖俊杰·2020-08-13 11:00

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（二）

resblock_basic模块4.resconv_basic模块5.upconv模块6.get_disp模块四、loss函数五、main函数总结前言接上一篇博文，本篇博文介绍3-5部分内容三、模型建立算法采用encoder-decoder

caikw62·2020-08-13 10:02

Encoder-Decoder两大Attention机制解释

前面的博客，博主主要集中在讲解文本分类方面，后续会多写一点序列生成以及智能问答方面的博客，供大家交流。今天博主主要来介绍Seq2Seq模型中的比较著名的两大attention机制：Bahdanau和Luong。Seq2seq在介绍Attention机制之前，首先简单地介绍下Seq2Seq的模型框架。Seq2Seq可以解决文本序列生成的任务：机器翻译和自动摘要生成等。Seq2Seq由Encoder和

酸辣螺丝粉·2020-08-12 14:05

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型到 Attention模型

欢迎点击参观我的——>个人学习网站注：本文的所有模型只涉及自然语言处理领域，同时本文不涉及太多复杂公式推导。一、Seq2Seq模型1.简介Sequence-to-sequence(seq2seq)模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq可以用在很多方面：机器翻译、QA系统、文档摘要生成、ImageCaptioning(图片描述生成器

iTensor·2020-08-12 14:59

对tensorflow 中的attention encoder-decoder模型调试分析

1#-*-coding:utf8-*-23__author="buyizhiyou"4__date="2017-11-21"567importrandom,time,os,decoder8fromPILimportImage9importnumpyasnp10importtensorflowastf11importpdb12importdecoder13importrandom1415'''16在

weixin_30628077·2020-08-12 13:07

深度学习方法（八）：自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型...

Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如这两年比较热的imagecaption的应用

weixin_30341735·2020-08-12 13:47

encoder-decoder/attention model小结（11_27组会）

文章目录1encoder-decoder2attentionmodelattentionmodel的成本1encoder-decoder主要摘自https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/54605408编码：输入序列转化成固定长度的向量解码：固定长度的向量转化成输出序列不妨假设encoder模型和decoder模型都是RNN，局限性：编码器将整

tiaozhanzhe1900·2020-08-12 12:43

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现理论背景代码实现关键词:Encoder-Decoder,LSTM,WordEmbedding在机器学习领域，有很多任务是把一种样式的序列映射成另外一种样式的序列

JackMeGo·2020-08-12 12:37

Attention的本质：从Encoder-Decoder（Seq2Seq）理解

目录1.前言2.Encoder-Decoder(Seq2Seq)框架3.Attention原理3.1SoftAttention介绍4.Attention机制的本质思想5.总结1.前言注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的

满腹的小不甘·2020-08-12 12:10

Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 以及Transformer之间的关系

一、Encoder-Decoder模型首先我们来了解一下Encoder-Decoder模型，Encoder-Decoder主要是NLP领域里的概念，它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称，称之为Encoder-Decoder

Wisimer·2020-08-12 10:15

[nlp] Encoder-decoder模型&Attention机制

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47063917https://medium.com/syncedreview/a-brief-overview-of-attention-mechanism-13c578ba9129https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/81940355回顾RNN，要设置max_len,选

熊熊的小心心·2020-08-12 10:37

Transformer详解

Transformer在机器翻译任务上的表现超过了RNN，CNN，只用encoder-decoder和attention机制就能达到很好的效

深圳湾刘能·2020-08-12 10:46

Encoder-Decoder模型和Attention模型

Encoder-Decoder模型及RNN的实现Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的

生活不只*眼前的苟且·2020-08-12 10:31

论文解析之Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Co

论文名：ImageRestorationUsingVeryDeepConvolutionalEncoder-DecoderNetworkwithSymmetricSkipConnection------------------2016NIPS论文针对图像修复方向，提出了一种跳跃链接的残差网络，总体来说论文结构简单，不过有点意思，所以简单说一下：网络结构如下图所示：1.首先对输入进行卷积，卷积用来提

无奈的小心酸·2020-08-10 22:36

Image Restoration Using Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections

一、本文的主要贡献1.卷积和反卷积对称网络结构的提出Averydeepnetworkarchitecture,whichconsistsofachainofsymmetricconvolutionalanddeconvolutionallayers,forimagerestorationisproposedinthispaper.Theconvolutionallayersactasthefeat

man_world·2020-08-10 18:02

用最少的公式看懂Attention机制原理

因为这一结构，encoder-decoder有一些固有的弊端：1:context

kasiko·2020-08-10 17:30

Seq2Seq中的Attention详解

Encoder-Decoder(Seq2Seq)Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量ccc把Encoder的最后一个隐状态赋值给ccc,还可以对最后的隐状态做一个变换得到ccc

请叫我算术嘉·2020-08-10 01:15

5. BERT算法原理解析

1.语言模型2.AttentionIsAllYouNeed（Transformer）算法原理解析3.ELMo算法原理解析4.OpenAIGPT算法原理解析5.BERT算法原理解析6.从Encoder-Decoder

weixin_30877755·2020-08-06 12:00

【论文阅读】Attention 机制在脱机中文手写体文本行识别中的应用

中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥230027)E-mail:wxy66@mail．ustc．edu．cn该方法在针对具有语义信息的CASIA-HWDB2.0-2.2数据集上字符准确率达到了95.76%，比传统的encoder-decoder

甜甜圈Sweet Donut·2020-08-05 19:24

[论文阅读]Multi-scale guided attention for medical image segmentation

1.Introduction传统的分割的CNN：FCN和encoder-decoder结构的CNN的问题这些多尺度方法导致信息流的冗余使用，例如，在网络内的不同级别上多次提取类似的低级特征。

gefeng1209·2020-08-05 16:26

Transformer详解（二）：Attention机制

1.Encoder-Decoder中的attention机制上一篇文章最后，在Encoder-Decoder框架中，输入数据的全部信息被保存在了C。而这个C很容易受到输入句子长度的影响。

Sophia$·2020-08-05 14:19

encoder-decoder模型

Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用

vieo·2020-08-04 06:03

自然语言处理 | (28) Transformer详解2

注意力机制一般是用于提升seq2seq或者encoder-decoder架构的表现。但这篇2017NIPS的文章Attentionisallyo

CoreJT·2020-08-04 00:38

降噪、超分辨率RED-Net之Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetr

使用具有对称跳过连接的非常深卷积编码器-解码器网络的图像恢复Abstract在本文中，我们提出了一种非常深的完全卷积编码-解码框架，用于图像恢复，如去噪和超分辨率。该网络由多层卷积和反卷积运算符组成，学习从损坏图像到原始图像的端到端映射。卷积层充当特征提取器，捕获图像内容的抽象，同时消除噪声/损坏。然后使用解卷积层来恢复图像细节。我们建议采用跳跃层连接对称地连接卷积层和反卷积层，训练收敛速度更快，

澍yeah·2020-08-03 04:45

语义分割-- SegNet：A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

SegNet:ADeepConvolutionalEncoder-DecoderArchitectureforImageSegmentationPAMI2017http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/下载下面两个代码合到一起https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorialhttps://github.com/al

O天涯海阁O·2020-08-02 15:36

【NLP】图解从RNN到seq2seq+Attention

宏观上看看什么是seq2seqSeq2Seq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。

Daycym·2020-08-02 12:32

Leveraging Sentence-level Information with Encoder LSTM for Semantic Slot Filling

IntroductionLSTM已经广泛应用与sequencelabeling，又考虑到encoder-decoder模型在机器翻译上的成功

leta_lan·2020-07-31 22:25

Tensorflow基于CNN的AutoEncoder

https://github.com/SongDark/cnn_autoencoder_mnist一、概述AutoEncoder属于无监督学习，由一个编码器Encoder和一个解码器Decoder组成，是一个Encoder-Decoder

蕉叉熵·2020-07-30 20:06

SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition ---论文阅读笔记

Paper:https://arxiv.org/abs/2005.10977Code:https://github.com/Pay20Y/SEED针对图像模糊，照明不均匀和字符不完整的问题提出模型SEED（语义增强的编解码框架），可以识别低质量的场景文本。SEED基本流程图像输入到矫正模块，将不规则形状的文本矫正为水平文本；将矫正后的特征输入到编码器(CNN+LSTM)，输出hhh使用两个线性函数

CharlesWu123·2020-07-29 10:55

An Introductory Survey on Attention Mechanisms in NLP Problems论文阅读

作者：佐治亚理工学院（美国）1引言以机器翻译为例子说明，传统的encoder-decoder框架使用的RNN，有两个明显的缺点：（1）RNN具有遗忘性，经过几个时间步之后，老的信息会被遗忘；（2）没有清晰的词对齐

TechLeap·2020-07-28 23:00

基于Transformer模型的智能问答原理详解（学习笔记）

今天要介绍的模型框架依然是encoder-decoder，不过模型只采用attention机制。目的就是要避免使用RNN结构，提高并行效率（RNN

weixin_43917778·2020-07-28 22:42

端到端语音识别系统发展及现状 | LAS、RNN-T、NT、MochA

文章目录1.传统ASR2.端到端ASR3.端到端ASR的发展历程3.1CTC3.2基于CTC的端到端ASR3.3CTC的缺点4.基于attentiion的encoder-decoder模型5.Online

大数据AI笔记·2020-07-28 06:35

U-net实现(keras)

unet结构说明其实unet就是encoder-decoder，encoder部分是重复conv-conv-maxpooling的过程，用来获

normol·2020-07-16 04:44

史上最小白之Transformer详解

1.前言博客分为上下两篇，您现在阅读的是下篇史上最小白之Transformer详解，在阅读该篇博客之前最好你能够先明白Encoder-Decoder，Attention机制，self-Attention

Stink1995·2020-07-15 19:18

详解seq2seq

段不定⻓的法语⽂本序列，例如：英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.”法语输出：“Ils”、“regardent”、“.”当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder

NLP之美·2020-07-15 15:53

Eltwise层解析

我们普遍认为，像这样的“encoder-decoder”的过程，有助于利用较高维度的featuremap信息，有利

abc1676167·2020-07-15 14:02

encoder-decoder

Encoder-decoder框架Encoder-decoder框架最抽象的一种表示：即由一个句子生成另一个句子的通过处理模型。

一头食量超大的小猪·2020-07-14 22:42

[深度学习] 自然语言处理---Transformer原理和实现

目录Encoder-Decoder框架一整体架构动态流程图二Encoder2.1EncoderLayer和残差网络ResidualConnection2.2AttentionSelfAttentionMulti-headAttention2.3Add

曾先森~~·2020-07-12 20:56

[深度学习] 自然语言处理 --- Attention (下) [Self-Attention]

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