TTS论文阅读第11页

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

1Introduction本文是2017年底谷歌大脑发表的文章，针对自然语言处理领域的经典问题-机器翻译，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，该模型被称为“Transformer”。文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状

完美屁桃·2024-01-09 20:05

论文阅读 BERT GPT - transformer在NLP领域的延伸

文章目录不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心1.2GPT-核心2模型架构2.1概览3区别3.1finetune和prompt3.2transformer及训练总结不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心双向编码器加上mask做完形填空超大模型无监督预训练需要整个模型作为pretr

highoooo·2024-01-09 20:03

论文阅读 Attention is all u need - transformer

文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2理解encoder-decoder架构2.2.1对比seq2seq，RNN2.2.2我的理解3.Sublayer3.1多头注意力multi-headself-attention3.1.1缩放点乘注意力ScaledDot-ProductAttention3.1.2QKV3.1.3multi-head3.1.4masked3.2线性层MLP3.3emb

highoooo·2024-01-09 20:00

c++中，二进制与十进制互相转换代码以及bitset的使用

c++中，二进制与十进制互相转换代码以及bitset的使用十进制转二进制辗转相除，除2取余，结果倒着取//十进制化为二进制intts(intn){ints=0,j=1;while(n){s=s+j*(n

夏日、荷花&你·2024-01-09 15:19

论文阅读-PaLM-E：多模态语言模型

baidu_huihui·2024-01-09 13:14

文字转语音在线合成系统源码附带完整的安装部署教程

现如今，文字转语音（TTS）技术逐渐成为人们获取信息的重要手段之一。然而，市面上的TTS工具大多需要下载安装，且功能较为单一，无法满足用户多样化的需求。

罗峰源码·2024-01-09 11:54

图像融合论文阅读：CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习

@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,Jind

图像强·2024-01-09 08:49

图像融合论文阅读：CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法

@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147}

图像强·2024-01-09 08:18

[论文阅读]4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments

目录1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环

稻壳特筑·2024-01-09 08:18

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中

ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

交互设计师须知的20个设计原则

1.Fitts’Law/菲茨定律（费茨法则）目标离的越远，到达就越是费劲。目标越小，就越难点中。如果我们要想鼠标比较快速地命中目标可以采取两个措施，要么减少鼠标与目标之间的距离，要么使目标足够大。

全球云设计·2024-01-09 07:11

3.8、GEO

GEO功能是Redis的另一位作者MattStancliff借鉴NoSQL数据库Ardb实现的，Ardb的作者是来自中国，它供了优秀的GEO功能。

linuxzw·2024-01-09 02:44

自学瑞典语，每天5个新单词（66-70）

第六十六天：Repetition:nuskajaggåochärsåvillmenläsaenbokocksåsnartdunejinteläggasigtröttsovajagsoverjagsovfavoritförstgodnattNuskajaggå

北欧慢时光·2024-01-08 21:43

论文阅读：OpenFlow-compliant Topology Management for SDN-enabled Information Centric Networks

摘要：以信息为中心的网络（ICN）已经成为一种特别的方法，用于克服基于IP的传统网络的许多局限性。但是，实现ICN所需的传统基础架构的巨大变化显着阻碍了网络运营商的采用。通过对替代部署策略进行了研究，将软件定义网络（SDN）作为与传统基础架构兼容的解决方案被提出，从而为将ICN概念集成到运营商网络中提供了新的可能性。文章讨论了这两种架构范例的无缝集成，并提出了可扩展的动态网络拓扑自举和管理框架，以

阿明DunDunDun·2024-01-08 16:26

轻松获取CHATGPT API：免费、无验证、带实例

付费升级选项：如果你需要更多服务，比如语音TTS（文

Aitrainee·2024-01-08 16:33

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。它们相对于输入的梯度与人类的感知非常一致。一些研究已将PAG确定为稳健训练的副产品，但没有一篇研究将其视为一种独立现象，也没有研究其自身的影响。在这项工作中，我们关注这一特征并测试感知对齐梯度是否意味着鲁棒性。为此，我们制定了一个新的目标，

prinTao·2024-01-08 15:16

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

[论文阅读] Revisiting Feature Propagation and Aggregation in Polyp Segmentation

[论文地址][代码][MICCAI23]Abstract息肉的准确分割是筛查过程中有效诊断结直肠癌的关键步骤。由于能够有效捕获多尺度上下文信息，普遍采用类似UNet的编码器-解码器框架。然而，两个主要限制阻碍了网络实现有效的特征传播和聚合。首先，跳跃连接仅将单个尺度特征传输到解码器，这可能导致特征表示有限。其次，特征在没有任何信息过滤器的情况下被传输，这对于在解码器处执行特征融合来说效率低下。为了

xiongxyowo·2024-01-08 08:39

论文阅读记录SuMa SuMa++

首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalma

码农的快乐生活·2024-01-08 08:36

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击

天寒心亦热·2024-01-08 08:54

【论文阅读】KiU-Net: Towards Accurate Segmentation of Biomedical Images using Over-complete Representat

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。作者还将这种结构与UNet相结合起来，提出了Ki-UNet网络，在性能上得到了提升。Motivation尽管UNet网络是近年来医学分割领域非常流行的网络，但是，通过研究发现，UNet网络在检测细微的组织结构时性能很差。这是由Unet这种欠完备的网络中较大的感受野造成的。随着

思惘·2024-01-08 05:45

Transformer - Attention is all you need 论文阅读

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT的论文这个样子。在李宏毅的NLP课程中多次提到了RNN,CycleRNN,LSTM也简单在这里做一个总结（其实在课程上是在ML的课上介绍的）。因此这里大概分成几个部分：1.重听ML中RNN和LS

Karen_Yu_·2024-01-08 05:49

【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoder

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分

鲸可落·2024-01-08 03:45

深入浅出XTTS：Oracle数据库迁移升级利器

演讲大纲：1.什么是XTTS2.适用场景3.XTTS的基本操作步骤4.XTTS案例分享今天主要跟大家分享一下XTTS,在网上曾看过相关讨论,但发现按网上讲的那些去实际操作的话,还是会遇到一些坑,并不能实际落下来

Running Sun丶·2024-01-08 00:01

【每日论文阅读】生成模型篇

联邦多视图合成用于元宇宙标题:FederatedMulti-ViewSynthesizingforMetaverse作者:YiyuGuo;ZhijinQin;XiaomingTao;GeoffreyYeLi摘要:元宇宙有望提供沉浸式娱乐、教育和商务应用。然而，虚拟现实（VR）在无线网络上的传输是数据和计算密集型的，这使得引入满足严格的服务质量要求的新颖解决方案变得至关重要。随着边缘智能和深度学习的

prinTao·2024-01-07 21:12

图像融合论文阅读：A Deep Learning Framework for Infrared and Visible Image Fusion Without Strict Registration

@article{li2023deep,title={ADeepLearningFrameworkforInfraredandVisibleImageFusionWithoutStrictRegistration},author={Li,HuafengandLiu,JunyuandZhang,YafeiandLiu,Yu},journal={InternationalJournalofComput

图像强·2024-01-07 21:40

图像融合论文阅读：(DIF-Net)Unsupervised Deep Image Fusion With Structure Tensor Representations

@article{jung2020unsupervised,title={Unsuperviseddeepimagefusionwithstructuretensorrepresentations},author={Jung,HyungjooandKim,YoungjungandJang,HyunsungandHa,NamkooandSohn,Kwanghoon},journal={IEEETra

图像强·2024-01-07 21:40

图像融合论文阅读：MURF: Mutually Reinforcing Multi-Modal Image Registration and Fusion

@article{xu2023murf,title={MURF:MutuallyReinforcingMulti-modalImageRegistrationandFusion},author={Xu,HanandYuan,JitengandMa,Jiayi},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},yea

图像强·2024-01-07 21:36

论文阅读“Deep Adversarial Multi-view Clustering Network”

LiZ,WangQ,TaoZ,etal.DeepAdversarialMulti-viewClusteringNetwork[C]//IJCAI.2019:2952-2958.摘要导读近年来，利用跨视图公共聚类结构的多视图聚类受到越来越多的关注。现有的多视图聚类算法使用浅层或线性嵌入函数来学习多视图数据的通用结构。这些方法不能充分利用多视图数据的非线性特性，然而对揭示复杂的类簇结构来说是非常重要的

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-07 19:36

Generative Cooperative Learning for Unsupervised Video Anomaly Detection 论文阅读

GenerativeCooperativeLearningforUnsupervisedVideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.TrainingDataOrganization3.2.GenerativeCooperativeLearning3.2.1GeneratorNetwork3.2.2Pseud

何大春·2024-01-07 16:36

论文阅读:《An Overview of Deep Learning Architectures in Few-Shot Learning Domain》

好久没有更新论文阅读这个系列了…上一次更新还是在家…极度拖延我本人（真怕哪天写着写着就不更了hh）其实论文都有看但是看得太杂就也没有想记录一下。今天更新一篇小样本的综述论文的阅读笔记。

LiBiscuit·2024-01-07 16:42

【论文阅读笔记】 Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

RepresentationLearningwithContrastivePredictiveCoding摘要这段文字是论文的摘要，作者讨论了监督学习在许多应用中取得的巨大进展，然而无监督学习并没有得到如此广泛的应用，仍然是人工智能中一个重要且具有挑战性的任务。在这项工作中，作者提出了一种通用的无监督学习方法，用于从高维数据中提取有用的表示，被称为“对比预测编码”（ContrastivePredi

Kirvin_xia·2024-01-07 16:27

[论文阅读]YOLO9000：Better，Faster，Stronger

摘要我们引入了YOLO9000，一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式，既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下，yolov2在VOC20

不是吧这都有重名·2024-01-07 16:24

NLP论文阅读记录 - | 文本生成的动量校准

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1神经文本生成3.2动量校准四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6消融实验五总结前言MomentumCalibrationforTextGeneration（2212）0、论文摘要大多数文本生成任务的输入和输出可以转换为两个标记序

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代3.1.1

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录 - 2021 | SimCLS：抽象概括对比学习的简单框架

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1优势三.本文方法——抽象概括的对比学习框架3.1第一阶段：候选生成3.2第二阶段：无参考评估3.3对比训练四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析4.6.1实体级4.6.2句子级4.7XSum数据集的结果五总结前言SimCLS:AS

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 12 Improving Consistency for Text Summarization with Energy Functions

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1背景：基于能量的模型3.2一致性能量函数3.3训练损失3.4联合推理四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结局限性前言使用能量函数提高文本摘要的一致性（2310）code项目没有放出代码paper0、论文摘要当前的抽象摘要模型经常

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:11

NLP论文阅读记录 - 2021 | RefSum：重构神经总结

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提堆叠重新排序三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.1.2元系统3.2重构文本摘要3.2.1重构3.2.2预训练重构3.2.3微调重构3.2.4应用场景3.2.4.1重构为基础学习者3.2.4.2重构为元学习者四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:05

【论文阅读】DreamTalk: When Expressive Talking Head GenerationMeets Diffusion Probabilistic Models

DreamTalk：当表情丰富的说话人头生成遇到扩散概率模型paper：[2312.09767]DreamTalk:WhenExpressiveTalkingHeadGenerationMeetsDiffusionProbabilisticModels(arxiv.org)code：GitHub-ali-vilab/dreamtalk:Officialimplementationsforpaper

李加号pluuuus·2024-01-07 10:29

扩散模型论文阅读 PriSTI: A Conditional Diffusion Framework for Spatiotemporal Imputation

速览0.Abstract0.1逐句翻译0.2I.INTRODUCTION1.1翻译第一段（时空数据补全是常见的问题，有研究价值）第二段（前人研究从历史值当中进行自回归，历史值本身就不要准确，这种方式会自然而然的扩大累积误差）第三段（扩散模型可以避免这种累积误差，前人利用扩散模型时候没有很好的利用更多周围信息和环境信息，而略微显得单薄了。）第四段（详细介绍实现细节）1.2总结III.METHODOL

BuptBf·2024-01-07 07:24

【论文阅读|冷冻电镜】DISCA: High-throughput cryo-ET structural pattern mining

论文题目High-throughputcryo-ETstructuralpatternminingbyunsuperviseddeepiterativesubtomogramclustering摘要现有的结构排序算法的吞吐量低，或者由于依赖于可用模板和手动标签而固有地受到限制。本文提出了一种高吞吐量的、无需模板和标签的深度学习方法，即deepiterativesubtomogramclusteri

吃吃今天努力学习了吗·2024-01-07 00:08

【论文阅读】Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Matching Neural Network

【论文阅读】Cross-lingualKnowledgeGraphAlignmentviaGraphMatchingNeuralNetworkAbstract以前的跨语言知识图谱（KG）对齐研究依赖于仅从单语

qq_42725437·2024-01-06 23:35

语音处理：常用术语及缩写整理（持续更新）

常用术语及英文缩写整理专业术语基本通用带宽类音频音质类编解码领域音频技术开发其他待处理参考资料专业术语基本简称全称中文解释备注PCMPulseCodeModulation脉冲编码调制根据采样频率得到不同时刻的信号幅值裸流音频信号通用简称全称中文解释备注TTSTextToSpeech

来知晓·2024-01-06 23:58

PyTorch Tutorial

本文作为博客“Transformer-Attentionisallyouneed论文阅读”的补充内容，阅读的内容来自于https://pytorch.org/tutorials/intermediate

Karen_Yu_·2024-01-06 22:37

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badcasehttps://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-inpainting/discussions/31论文MAT论文：MAT:Mask-AwareTransformerforLargeHoleImageInpainting代码：摘要：RePaint论文：RePaint:InpaintingusingDenoisingDiffusionPr

prinTao·2024-01-06 13:24

多语言TTS：Multilingual speech synthesis

文章目录[LearningtoSpeakFluentlyinaForeignLanguage:MultilingualSpeechSynthesisandCross-LanguageVoiceCloning](https://arxiv.org/abs/1907.04448)[2019interspeech][google][ImprovingCross-lingualSpeechSynthesi

林林宋·2024-01-06 10:44

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nvidia-NeMo包含TTS的模型，开源数据uroma转写工具介绍uroman转写工具N-to-Mmapping转写的规范，包含一些中文-拼音，拉丁文-读法的规则转换。

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InP-Based_Generic_Foundry_Platform_for_Photonic_Integrated_Circuits时间：2018年作者：LucM.Augustin,Member,IEEE,RuiSantos,ErikdenHaan,StevenKleijn,PeterJ.A.Thijs,SylwesterLatkowski,SeniorMember,IEEE,DanZhao,W

i写作业·2024-01-06 09:00

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红外场景单目深度估计的难点缺乏准确的深度参考标准：红外场景下的深度估计通常需要依赖于大量的输入图像和对应的深度值作为训练的约束。然而，获取准确的深度参考标准是一个挑战，目前常用的方法是使用红外传感器（如Kinect）或激光雷达，但它们的精度有限或价格昂贵。多尺度信息的处理：红外场景中存在着不同尺度的物体，而不同尺度的物体对应的深度信息也不同。因此，在单目深度估计中，如何有效地处理多尺度信息是一个难

prinTao·2024-01-06 09:58

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两篇完整模态脑瘤分割论文，都是使用Transformer，没有什么特别的特色，也没有开源代码，因此只是简单记录一下。3DCATBraTS:ChannelattentiontransformerforbraintumoursemanticsegmentationElBadaouiR,CollEB,PsarrouA,etal.3DCATBraTS:Channelattentiontransformer

cskywit·2024-01-06 09:57

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