Encoder-decoder

百度飞桨顶会论文复现营DETR解读笔记

核心是1.set-based的全局Loss，使用二分图匹配生成唯一的预测；2.基于encoder-decoder的transformer。CNN代表图像特征编码的
SSyangguang·2021-06-02 22:00

外卖套餐搭配的探索和应用

1.背景2.业务目标和挑战2.1业务目标2.2业务挑战3.套餐搭配模型3.1基于图谱标签归纳的套餐搭配模型3.2基于Encoder-Decoder的套餐搭配模型3.3实时套餐搭配模型4.套餐质量评估5.
MeituanTech·2021-05-27 19:22

Pytorch学习记录-使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例20.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
我的昵称违规了·2021-05-03 08:48

图解什么是 Transformer

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果，最大的优点是可以高效地并行化。
不会停的蜗牛·2021-04-22 20:31

时间序列预测——DA-RNN模型

本文将介绍一种基于Seq2Seq模型(Encoder-Decoder模型)并结合Attention机制的时间序列预测方法。
MomodelAI·2021-04-19 00:49

注意力机制详述

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
UpUpCAI·2021-03-18 21:48

机器翻译与编码-解码模型 Machine Translation and Encoder-Decoder Models

目录Chapter11机器翻译与编码-解码模型(MachineTranslationandEncoder-DecoderModels)11.1语言差异与类型学(LanguageDivergencesandTypology)11.1.1词序类型(WordOrderTypology)11.1.2词意差异(LexicalDivergences)11.1.3形态类型学(MorphologicalTypol
钳子_0123·2021-03-08 02:08

图片上色（有demo体验）

原理基本原理就是encoder-decoder架构，然后加上一些GANtraining技巧，可以使得生成的图片更加真实。
GoDeep·2021-01-30 12:58

Pointfilter: Point Cloud Filtering via Encoder-Decoder Modeling论文解读

Pointfilter:PointCloudFilteringviaEncoder-DecoderModeling论文解读1.METHOD学习的是位移矢量，噪点+位移矢量=去噪后的点1.1Preprocessing给定一组点云PPP和P^\hat{P}P^，定义噪声块P^\hat{\mathcal{P}}P^和其对应的真实块P\mathcal{P}PPi^={pj^∣∥pj^−pi^∥
一 学·2021-01-20 16:36

transformer模型_Transformer模型细节理解及Tensorflow实现

Transformer模型使用经典的Encoder-Decoder架构，在特征提取方面抛弃了传统的CNN、RNN，而完全基于Attention机制，在Attention机制上也引入了Self-Attention
weixin_39677203·2020-12-15 16:34

多头注意力机制_拆 Transformer 系列二：Multi- Head Attention 机制详解

拆Transformer系列二：Multi-HeadAttention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
weixin_39845221·2020-12-14 13:15

[CVPR2020]论文翻译SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition

幻灯片1.PNG幻灯片2.PNG幻灯片3.PNG幻灯片4.PNG幻灯片5.PNG幻灯片6.PNG幻灯片7.PNG幻灯片8.PNGAbstract场景文本识别是计算机视觉中的一个热门研究主题。近年来，已经提出了许多基于编码器-解码器框架的识别方法，它们可以处理透视失真和曲线形状的场景文本。但是，他们仍然面临许多挑战，例如图像模糊，照明不均匀以及字符不完整。我们认为，大多数编码器-解码器方法都是基于本
JWDong2019·2020-12-13 19:54

Seq2Seq中的attention机制的实践与理解

Encoder-Decoder结构的通常解释：Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。
Oops·2020-12-07 21:39

TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。Encoder的输入为原始的序列数据，输出为通过NN泛化的表征Tensor（常规操作）；此output便是Decoder的input。通过Encoder进行编码的rawdata，再通过Decoder进行解码为另外完全不同的output（例如：英文到中
Oops·2020-12-07 21:07

无所不能的Embedding5 - skip-thought的兄弟们[Trim/CNN-LSTM/quick-thought]

上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点Q1RNN计算效率低：Encoder-Decoder都是用的RNN,RNN这种依赖上一步输出的计
风雨中的小七·2020-12-07 08:00

多头注意力机制_1. 自注意力与Transformer

1.模型结构大多数神经序列转换模型(neuralsequencetransductionmodels)都使用encoder-decoder结构。
weixin_39732609·2020-12-06 15:45

[论文阅读]Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate

文章目录前言摘要一、神经机器翻译1、机器翻译2、基于RNN的Encoder-Decoder架构二、文章贡献三、模型架构1.译码器：整体概述2.编码器：用于注释序列的双向RNN四、实验设置五、代码实现六、
XMU_MIAO·2020-10-31 21:17

Seq2Seq中的attention机制的实践与理解

Encoder-Decoder结构的通常解释：Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。
Oops·2020-10-09 13:12

TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。Encoder的输入为原始的序列数据，输出为通过NN泛化的表征Tensor（常规操作）；此output便是Decoder的input。通过Encoder进行编码的rawdata，再通过Decoder进行解码为另外完全不同的output（例如：英文到中
Oops·2020-10-09 13:23

DeepLabv3+

Encoder-decoder逐步重构空间信息来更好的捕捉物体的边缘。DeepLabv3+对DeepLabv3进行了拓展，在encoder-decoder结构上采用SPP模块。
like_study_cat·2020-09-17 07:55

[Pytorch] Sequence-to-Sequence Decoder 代码学习

虽然对encoder-decoder框架的了解已经很多了，但是从未实现过，可谓是“最熟悉的陌生人了”。
nlp_coder·2020-09-16 06:35

Pointer Network, copyNet与attention机制

经典decoder+ATT图:pointernetwork是encoder-decoder结构,前面的encoder提取语义,后面decoder预测(指针指向的)位置.普通的seq2seq摘要的decoder
羚谷光·2020-09-14 15:59

注意力机制实现机器翻译

上图是Encoder-Decoder模型，Decoder中每个单词生成过程如下：其中C是“语义编码C”，f是Decoder的非线性变换函数。
weixin_34176694·2020-09-13 03:05

【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

这篇文章是深度学习应用在视频分析领域的经典文章，也是Encoder-Decoder模型的经典文章，作者是多伦多大学深度学习开山鼻祖Hinton教授的徒子徒孙们，引用量非常高，是视频分析领域的必读文章。
迷川浩浩_ZJU·2020-09-12 06:57

十分钟读懂Beam Search(1/2)

最近研究了一下用基于BERT的encoder-decoder结构做文本生成任务，碰巧管老师昨天的文章也介绍了以生成任务见长的GPT模型，于是决定用两篇文章大家介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略BeamSearch
Congqing He·2020-09-11 21:07

PaperWeekly 第37期 | 论文盘点：检索式问答系统的语义匹配模型（神经网络篇）...

算法工程师目前研发方向为多轮对话系统问答系统可以基于规则实现，可以基于检索实现，还可以通过对query进行解析或语义编码来生成候选回复（如通过解析query并查询知识库后生成，或通过SMT模型生成，或通过encoder-decoder
weixin_34383618·2020-09-10 20:47

详解Transformer

1.概述在介绍Transformer模型之前，先来回顾Encoder-Decoder模型中的Attention。
爱吃饼干和酸奶的螺丝·2020-09-10 16:37

NLP预训练语言模型（三）：逐步解析Transformer结构

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域
机智的可达鸭·2020-09-10 09:25

【论文翻译】SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

Segnet:一种用于图像分割的深度卷积编码－解码架构摘要我们展示了一种新奇的有实践意义的深度全卷积神经网络结构，用于逐个像素的语义分割，并命名为SegNet.核心的可训练的分割引擎包含一个编码网络，和一个对应的解码网络，并跟随着一个像素级别的分类层.编码器网络的架构在拓扑上与VGG16网络中的13个卷积层相同.解码网络的角色是映射低分辨率的编码后的特征图到输入分辨率的特征图.具体地，解码器使用在
明天去哪·2020-08-26 08:39

深度学习换脸：faceswap项目实践

faceswap项目解析一、简介二、数据提取三、模型训练四、人脸转换五、总结一、简介faceswap是采用人脸encoder-decoder的方式进行换脸，先提取人脸，包括人脸分割的mask，然后将两个人的人脸用同一个
atd_·2020-08-25 04:54

Self-Attention与Transformer

1.由来在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。但是这种方式是基于RNN模型，存在两个问题。一是RNN存在梯度消失的问题。
S_ssssssk·2020-08-24 04:48

SegNet: A Deep convolutioa Encoder-Decoder Architecture for image Segmentation

摘要我们呈现了一个新颖和实践可行的深度全卷积模型来进行逐像素的语义分割，网络名叫做SegNet。核心的训练分割的引擎包含一个编码网络和一个与之相联系的解码网络，后面还有一个逐像素的分类层。编码网络的结构拓扑上和VGG16的前13层网络相同。解码网络的作用是将低分辨率的编码特征图映射成输入分辨率的特征图来完成逐像素的分类。我么的SegNet形式上的新颖之处在于解码网络对低分辨率输入特征图进行上采样。
李泽滨_123·2020-08-24 03:22

《Attention is all you need》翻译

3ModelArchitecture大多数自然语言转换模型都有一个encoder-decoder结构：encoder:把输入的离散符号序列x=(x1,...,xn)x=(x_1,...,x_n)x=(x1
void_p·2020-08-24 03:43

Attention机制

目录Encoder-Decoder框架Soft-Attention模型Attention机制的本质思想Hard-Attention模型Local-Attention模型静态Attention模型Self-Attention
CQUPT-Wan·2020-08-24 03:14

Semantic Segmentation--SegNet:A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture..论文解读

title:SemanticSegmentation–SegNet:ADeepConvolutionalEncoder-DecoderArchitecture…论文解读tags:ObjectDetectionSemanticSegmentationSegNetcategories:PaperReadingdate:2017-11-1016:58:36mathjax:truedescription:
DFann·2020-08-24 02:23

NLP中LSTM 的attention 机制的应用讲解

/dllearning/p/7834018.htmlpdf版的链接：https://pan.baidu.com/s/1bkAnCNRvmGzg8fLeIdzHJA1.为什么要使用attention由于encoder-decoder
地主家的小兵将·2020-08-23 23:03

【从 0 开始学习 Transformer】上：搭建与理解

在我的码云上阅读1.前言2.参考代码、文章及部分插图来源3.在开始前的推荐了解3.1.循环神经网络（RNN）3.2.基于编码-解码（encoder-decoder）的序列到序列（sequence2sequence
SangrealLilith·2020-08-23 05:59

seq2seq模型案例分析

1seq2seq模型简介seq2seq模型是一种基于【Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。
little_fat_sheep·2020-08-23 04:58

Skip-Thought Vector学习笔记

文章目录一、skip-thought思想及结构二、模型（encoder-decoder）1、编码器：2、解码器：3、损失函数：三、词汇扩展：四、训练模型技巧参考资料一、skip-thought思想及结构
潘多拉星系·2020-08-23 04:57

[译] RNN 循环神经网络系列 3：编码、解码器

原文地址：RECURRENTNEURALNETWORKS(RNN)–PART3:ENCODER-DECODER原文作者：GokuMohandas译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/
weixin_33814685·2020-08-22 14:51

Attention原理及TensorFlow AttentionWrapper源码解析

Seq2Seq首先来简单说明一下Seq2Seq模型，如果搞过深度学习，想必一定听说过Seq2Seq模型，Seq2Seq其实就是SequencetoSequence，也简称S2S，也可以称之为Encoder-Decoder
旧梦如烟·2020-08-22 14:59

神经机器翻译中的Attention机制

基于encoder-decoder的模型NMT系统使用RNN将源语句（比如，一句德语）编码为一个向量，然后同样用RNN将其解码为英语。如上图中，“Echt”,”D
u010105243·2020-08-22 13:58

Keras实现Seq2Seq预测模型

一个基于keras实现seq2seq(Encoder-Decoder)的序列预测例子序列预测问题描述：输入序列为随机产生的整数序列，目标序列是对输入序列前三个元素进行反转后的序列，当然这只是我们自己定义的一种形式
Data_driver·2020-08-22 13:51

项目实战(七) - - 机器翻译（二）Seq2Seq+Attention

项目实战（七）--机器翻译（二）Seq2Seq+Attention1.任务概述2.算法流程3.代码实现与解析1.任务概述在上篇Seq2Seq的文章中我们介绍了怎么用encoder-decoder框架实现机器翻译任务
布拉拉巴卜拉·2020-08-22 11:56

利用pytorch实现一个encoder-decoder

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimportcmimportnu
melo4·2020-08-22 03:48

Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation (DeepLab v3+) 论文笔记

《Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation》论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.02611tensorflow官方实现：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab本文主要参考了C
庸木·2020-08-22 00:45

对话系统论文集（12）-状态跟踪

半监督：部分标记，部分未标记创新点：没有使用RL未标记数据：1）通过encoder-decoder产生explicittextspan（St）（对话历史）：输入是Ut和Rt-1（向量链接），本次提问和上一次回答
zixufang·2020-08-21 07:17

【论文学习记录】Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

这篇论文是对deeplabv3架构的改进，即deeplabv3+，论文原文《Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation》。这里就是记录一些关键点，比较简略，详细的内容【论文学习记录】RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation已经
heiheiya·2020-08-20 23:05

Seq2seq模型、机器翻译学习笔记

Seq2seq模型当输入和输出都是不定长序列时，可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。这两个模型本质上都⽤到了两个循环神经⽹络，分别叫做编码器和解码器。
zhangycode·2020-08-17 17:17

使用auto-encoder实现数据压缩、分类预测

通过encoder-decoder的结构形成一个负、正金字塔的瓶颈结构(必须是瓶颈结构，才能起到压缩的效果，不然就成了复制了)，对数据进行压缩并还原，以还原程度为指标来训练网络。
秦伟H·2020-08-17 12:42
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