encoders 第2页

pytorch利用变分自编码器进行MNIST实战

怎么训练PCA和Auto-Encoders的区别PCA的线性变换对特征维度的类型有限制，AE可以是非线性变换。降噪AEKL散度KL计算公式：通过这样的技巧，在反向传播中就可以顺利通过了。

爱听许嵩歌·2023-01-08 10:21

Tensorflow学习笔记----Auto-Encoders自动编码器原理及代码实现

这里写自定义目录标题有监督无监督Auto-Encoders概念Auto-Encoders变种：DenoisingAutoEncoders(去噪AutoEncoders)DropoutAutoEncodersAdversarialAutoEncoders

刘星星儿·2023-01-05 05:25

Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers

LargeDualEncodersAreGeneralizableRetrievers(arXiv)原文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.07899.pdfMotivation之前的研究发现，在一个领域上训练的双塔模型通常不能泛化到其他领域的检索任务。一种普遍的看法是双塔模型的bottlenecklayer(点积操作层)太过受限以至于双塔模型不能成为有好的领域外泛化能力的

默默无闻的[UNK]·2023-01-02 08:03

NIPS-2017-原始变压器: Attention Is All You Need 阅读笔记

3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf代码地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor整体架构：编码器（Encoder）:编码器由N=6个相同层的Encoders

菜菜子hoho·2023-01-01 14:16

VGAE（Variational graph auto-encoders）论文及代码解读

一，论文来源论文pdfVariationalgraphauto-encoders论文代码github代码二，论文解读理论部分参考：VariationalGraphAuto-Encoders（VGAE）理论参考和源码解析

瞳瞳瞳呀·2022-12-31 07:47

文本数据增强的四种方法总结

1、文本增强方法：1）EAD(同义词替换、随机插入、随机替换、随机删除)以及回译2）受限变分自编码器（ConditionalVariationalAuto-Encoders，CVAE），他是通过在回译的中间过程增加一些噪声

samoyan·2022-12-30 10:05

VIT学习（三）

输入的图片经过patch_embeding，切分成imagetokens送入Encoders，最后带有特征的数据经过head（softma

me jun·2022-12-30 00:55

Lexical Simplification with Pretrained Encoders 论文精读

LexicalSimplificationwithPretrainedEncoders论文精读InformationAbstract1Introduction2RelatedWork3UnsupervisedLexicalSimplification3.1TheBERTmodel3.2SimplificationCandidategeneration3.3SubstitutionRanking3.

小白*进阶ing·2022-12-27 23:22

Improved Unsupervised Lexical Simplification with Pretrained Encoders 论文精读

ImprovedUnsupervisedLexicalSimplificationwithPretrainedEncoders论文精读InformationAbstract1Introduction2SystemDescription2.1SimplificationCandidateGeneration2.2SubstitutionRanking2.3ObtainingEquivalenceSc

小白*进阶ing·2022-12-27 09:50

TRANSFORMER TRANSDUCER: A STREAMABLE SPEECH RECOGNITION MODELWITH TRANSFORMER ENCODERS AND RNN-T

题目：TRANSFORMERTRANSDUCER:ASTREAMABLESPEECHRECOGNITIONMODELWITHTRANSFORMERENCODERSANDRNN-TLOSS[ICASSP2020arXiv:2002.02562v2]Motivation1、基于transformer的模型使用解码器特征来处理编码器特征，这意味着解码必须以标签同步的方式完成，从而对流语音识别应用提出了挑

路飞快来找我·2022-12-27 06:55

【生成模型】变分自编码器（VAE）及图变分自编码器（VGAE）

从直观上理解VAE变分自编码器（VariationalAuto-Encoders，VAE）是深度生成模型的一种形式（GAN也是其中一种），VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。

Mr.zwX·2022-12-21 16:38

46.变分自编码器 VAE

变分自编码器(VariationalAuto-Encoders,VAE)VAE是生成数据用的，GAN(对抗神经网络)也是生成数据用的在上一节的自编码器也可以生成数据，但是它对中间encode的变量是由要求的

Suyuoa·2022-12-21 16:08

Metasploit初级篇

模块又可以分为辅助模块Auxiliary、渗透攻击模块Exploits、攻击载荷模块Payloads、空指令模块Nops、编码器模块Encoders和后渗透攻击模块Post模块组成。

·2022-12-21 10:48

＜＜多模态预训练and视觉问答＞＞2019：LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

目录摘要：一、介绍二、模型结构2.1InputEmbeddings2.2Encoders2.3OutputRepresentations三、预训练策略3.1Pre-TrainingTasks3.1.1LanguageTask

金克丝、·2022-12-20 17:28

【3D目标检测】PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

目录概述细节网络结构从点云得到伪图像骨干网络检测头损失函数概述首先，本文是基于点云，但不是将点云处理成体素，而是体柱！提出动机与贡献：比较主流的一种方式就是将点云编码成体素，但是这就使得后面需要使用3D卷积进行特征提取，开销比较大（哪怕SECOND中引入了稀疏卷积，计算量还是比2D卷积大）；另外一种思路就是从俯视角度将点云数据进行处理，得到伪图片的数据，之后使用2D卷积处理，开销小了，但是得到伪图

可乐大牛·2022-12-17 12:23

13、msfvenom生成二进制载荷payload

也可以使用自定义payload,几乎是支持全平台的-l,–list[module_type]列出指定模块的所有可用资源.模块类型包括:payloads,encoders,nops,all-n,–

青霄·2022-12-14 11:25

8_7_变分AE

8_7_变分AEAE（Auto-Encoders）：自动的编码x一排从左边输入进来之后，经过隐层的压缩和解压缩之后（一般来说是2-4层），之后会还原成输入的样子，通常用作一个网络的初始化训练，本来的w是没有的

凑热闹分子·2022-12-12 16:20

自动编码(AE)器的简单实现

自动编码(AE,DAE,CAE,SAE)器的方法介绍与简单实现(附代码)一.目录自动编码(AE)器的简单实现一.目录二.自动编码器的发展简述2.1自动编码器(Auto-Encoders,AE)2.2降噪自编码

阿里云技术·2022-12-11 10:21

论文解析[8] TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.04306代码地址：https://github.com/Beckschen/TransUNet文章目录1摘要2相关工作3方法3.1Transformer作为编码器3.2TransUNet4实验5结论参考资料1摘要在不同的分割任务中，U-Net已经成为一个取得巨大的成功的标准结构。由于卷积操作本身的局部性，U-Net

默_silence·2022-12-04 10:25

深度学习TF—11.Auto-Encoders自编码器

文章目录一、自编码器原理二、Auto-Encoders的变种1.DenoisingAutoEncoders2.DropoutAutoEncoder3.AdversarialAutoEncoders(AAE

哎呦-_-不错·2022-12-04 02:33

【数据准备和特征工程】特征变换

【数据准备和特征工程】特征变换1.特征数值化1.1Replace()函数1.2Sklearn包中的LabelEncoder1.3category_encoders包2.特征二值化2.1手动设置2.2Sklearn

独行者~·2022-12-02 17:58

(CVPR 2019)PointPillars: Fast Encoders for Object Detection From Point Clouds

Abstract点云中的目标检测是许多机器人应用（例如自动驾驶）的重要方面。在本文中，我们考虑将点云编码为适合下游检测管道的格式的问题。最近的文献提出了两种类型的编码器；固定编码器往往速度很快，但牺牲了准确性，而从数据中学习的编码器更准确，但速度较慢。在这项工作中，我们提出了PointPillars，这是一种新颖的编码器，它利用PointNets来学习以垂直列（柱体）组织的点云的表示。虽然编码的特

fish小余儿·2022-12-02 03:57

[论文阅读笔记]图像修复篇：Context Encoders: Feature Learning by Inpainting 2016CVPR

FeatureLearningbyInpainting2016CVPR文章下载链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Pathak_Context_Encoders_Feature_CVPR

三晚不过弦一郎·2022-12-01 08:02

机器学习-自编码器，变分自编码器及其变种的基本原理（一）

接着讲解了自编码器的各种变种，以及比较难以理解的变分自编码器(VariationalAuto-Encoders)。最后补充了极大似然估计这一数学知识，以及对变分自编码器的问题的优化。

weixin_46737548·2022-11-28 13:28

短距光通信系统中关于深度学习在DSP算法中的实验研究

introduction:介绍了一下Auto-encoders：Auto-encodersareespeciallysuitableforcommunicationoverchannelswheretheoptimumtransceiverisunknownoritsimplementationiscomputationallyprohibitive

不发SCI不改名-wwk·2022-11-27 19:53

常用类别变量编码方式总结

TargetEncoding目标编码4.HashingEncoding哈希编码5.CatboostEncoderCatboost编码参考：http://contrib.scikit-learn.org/category_encoders

Sais_Z·2022-11-27 06:54

Transformer

MaskSelf-Attention三、PositionalEncoding四、Transformer的输入4.1单词Embedding4.2位置Embedding五、Transformer详解4.1Encoders4.2Decoders4.2.1Masked

Michael_Lzy·2022-11-23 08:41

论文笔记 - BadEncoder: Backdoor Attacks to Pre-trained Encoders in Self-Supervised Learning

文章目录自监督学习下的后门攻击基本信息核心贡献基本方法限制条件问题定义符号说明转换思想算法思路基本步骤目标优化函数BadEncoder训练过程实验设计（后续整理实验继续补充）自监督学习下的后门攻击基本信息论文标题BadEncoder:BackdoorAttackstoPre-trainedEncodersinSelf-SupervisedLearning论文作者JinyuanJia,YupeiLi

WBZhang2022·2022-11-22 21:20

BadEncoder: Backdoor Attacks to Pre-trained Encoders in Self-Supervised Learning-基于自监督学习预训练编码器的后门攻击

BadEncoder:BackdoorAttackstoPre-trainedEncodersinSelf-SupervisedLearning摘要本文提出了BadEncoder，这是针对自监督学习的第一个后门攻击方法。用BadEncoder将后门注入到预训练的图像编码器中，基于该编码器进行微调的不同下游任务会继承该后门行为。我们将BadEncoder描述为一个优化问题，提出了一种基于梯度下降的方

冰羽vee9·2022-11-22 20:09

BadEncoder: Backdoor Attacks to Pre-trained Encoders in Self-Supervised Learning 论文笔记

1.论文信息论文名称BadEncoder:BackdoorAttackstoPre-trainedEncodersinSelf-SupervisedLearning作者JinyuanJia∗DukeUniversity出版社InIEEESymposiumonSecurityandPrivacy,2022.(信息安全顶会)pdf在线pdf代码pytorch简介首个针对self-supervisedl

wwweiyx·2022-11-22 20:01

Auto-Encoders、VAE及实战

无监督学习Whyneeded降维；预处理：巨大的尺寸，比如224x224，很难处理；可视化：https://projector.tensorflow.org/；利用无监督的数据；压缩、去噪、超分辨率Auto-Encoders

daoboker·2022-11-21 10:28

TransUNet：Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation用于医疗图像分割的transformers编码器详解

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.04306.pdf收录：CVPR2021代码:https://github.com/Beckschen/TransUNet首篇将transformers用于医疗分割的文章设计的Idea：UNet+transformers的结合体，使用的具体模块:ViT+ResNet50+skipconnection对关键的公式，和结构图进行了个人的一

山城火锅有点甜·2022-11-20 05:08

医学图像分割2 TransUnet:Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

TransUnet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation这篇文章中你可以找到一下内容：-Attention是怎么样在CNN中火起来的？-NonLocal-Transformer结构带来了什么？-MultiHeadSelfAttention-Transformer结构为何在CV中如此流行？-VisionTransforme

yumaomi·2022-11-20 05:11

Two are Better than One: Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders

TwoareBetterthanOne:JointEntityandRelationExtractionwithTable-SequenceEncoders命名实体识别和关系提取是两个重要的基本问题。为了同时解决这两个任务，已经提出了联合学习算法，其中许多算法将联合任务作为一个填表问题。然而，他们通常专注于学习一个单一的编码器（通常是以表的形式学习表示）来捕捉同一空间内两个任务所需的信息。我们认为

梦在远方☯·2022-11-19 22:23

Two are Better than One Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders

TwoareBetterthanOne:JointEntityandRelationExtractionwithTable-SequenceEncoders两个都比一个好：表序编码器的联合实体和关系提取codeAbstract对于联合实体关系抽取，许多研究者将联合任务归结为一个填表问题，他们主要专注于学习单个编码器来捕获同一空间内的两个任务所需的信息(一个表抽取实体和关系)。作者认为设计两个不同的

自然语言处理CS·2022-11-19 22:41

TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

Abstract在各种医学图像分割任务上，u形架构（也称为U-Net）已成为事实上的标准并取得了巨大的成功。但是，由于卷积运算的内在局限性，U-Net通常在显式建模远程依赖关系方面显示出局限性。专为序列到序列预测而设计的具有全局自我关注机制的Transformer已经成为替代架构，但是由于缺乏low-level的细节，其结果可能导致定位能力受限。在本文中提出的TransUNet同时具有Transf

zhaoxfan·2022-11-15 12:26

sinat_38007523·2022-11-12 17:38

第10章: 明星级轻量级高效Transformer模型ELECTRA: 采用Generator-Discriminator的Text Encoders解析及ELECTRA模型源码完整实现

1，GAN：GenerativeModel和DiscriminativeModel架构解析2，为什么说ELECTRA是NLP领域轻量级训练模型明星级别的Model？3，使用replacedtokendetection机制规避BERT中的MLM的众多问题解析4，以Generator-Discriminator实现的ELECTRA预训练架构解析5，ELECTRTA和GAN的在数据处理、梯度传播等五大区

StarSpaceNLP667·2022-11-08 07:23

【自然语言处理】【对比学习】SimCSE：基于对比学习的句向量表示

BERT-Whitening【自然语言处理】【Pytorch】从头实现SimCSE【自然语言处理】【向量检索】面向开发域稠密检索的多视角文档表示学习【自然语言处理】【向量表示】AugSBERT：改善用于成对句子评分任务的Bi-Encoders

BQW_·2022-11-07 21:08

【自然语言处理】【Pytorch】从头实现SimCSE

BERT-Whitening【自然语言处理】【Pytorch】从头实现SimCSE【自然语言处理】【向量检索】面向开发域稠密检索的多视角文档表示学习【自然语言处理】【向量表示】AugSBERT：改善用于成对句子评分任务的Bi-Encoders

BQW_·2022-11-07 21:08

Metasploit学习笔记--体系框架梳理

Metasploit体系框架1、基础库文件2、模块2.1辅助模块（Aux）2.2渗透攻击模块（Exploits）2.3攻击载荷模块（Payload）2.4空指令模块（Nops）2.5编码器模块（Encoders

Bluffing·2022-08-22 17:05

论文精度 —— 2016 CVPR 《Context Encoders: Feature Learning by Inpainting》

总述这篇paper是新时代人工智能CV中的Inpainting领域中的开山之作，之前的超级传统的方法是通过在图像补丁的庞大的素材库中寻找合适的补丁来填充缺失区域，非常不可靠，如下图所示：如上图所示，可以看到几乎完全没有可信度。作者受到了自动编码器的启发，创新性地提出了上下文编码器进行特征的学习，并对损失函数进行了调整，将L2重建损失函数和对抗损失进行融合，使得该工作既连贯又清晰。此外，还分别验证了

clarkjs·2022-08-13 16:54

【自然语言处理】【向量表示】AugSBERT：改善用于成对句子评分任务的Bi-Encoders的数据增强方法

AugSBERT：改善用于成对句子评分任务的Bi-Encoders的数据增强方法《AugmentedSBERT:DataAugmentationMethodforImprovingBi-EncodersforPairwiseSentenceScoringTasks

BQW_·2022-08-09 07:39

【CAES】卷积神经网络自编码器反卷积神经网络 Convolutional Auto-Encoders

卷积神经网络自编码器实现与结果分析（1）实现框架：Keras（2）数据集：Mnist手写数字识别（3）关键代码：环境配置使用conda，新建一个keras和tensorflow的环境在wincmd终端中建立一个新的环境新建用pip安装三个包C:\Users\TJ619\Downloads\autoencoder-master>condacreate-nkeras_onlypython=3.9(ba

紫钺-高山仰止·2022-07-29 07:09

几种GNN模型的应用与改进

模型的应用与改进目录前言关系图R-GCN（ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworksMichael）：思考VGAE（Variationalgraphauto-encoders

Wisley.Wang·2022-07-10 12:15

Deep Neural Networks for Learning Graph Representations——paper 笔记

和基于SVD的降维（将原始的高维空间通过线性变换隐射到低维空间上）不同，深度神经网络，比如stackedauto-encoders学习到的映射都是高度非线性的。

wang2008start·2022-07-06 07:26

Gavin老师Transformer直播课感悟 - 基于Transformer的Poly-Encoder架构体系解密(一）

一、概述本文围绕下面这篇论文来解析基于Transformer采用Poly-Encoder的架构体系如何来平衡模型的速度和质量表现，以及它与其它encoders架构的对比等。

m0_49380401·2022-07-05 07:45

Variational graph auto-encoders (VGAE)

ContentsVariationalgraphauto-encoders(VGAE)GraphAuto-Encoders(GAE)Variationalgraphauto-encoders(VGAE)

连理o·2022-06-27 21:41

[深度学习论文笔记]TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

[深度学习论文笔记]TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationTransUNet：用于医学图像分割的Transformers强大编码器论文：https://arxiv.org/pdf/2102.04306代码：https://github.com/Beckschen/TransUNet发表时间：Feb202

Slientsake·2022-06-18 08:18

【obs-studio开源项目从入门到放弃】obs aac opus 音频编码器的使用

文章目录前言音频编码器的创建创建音频编码器函数音频编码处理总结技术参考前言obs系列文章入口:https://blog.csdn.net/qq_33844311/article/details/121479224这篇文章介绍一下obs-ffmpeg-audio-encoders.c

ArchieFu·2022-05-27 09:51

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