1、条件：输入数字信号，可以随机产生，也可手动输入2、要求： （1）能显示编码树、网格图或状态转移图三者之一；（2）根据输入数字信号编码生成卷积码并显示；（3）在信号传输加引入误码；（4）在纠错范围内能进行纠错译码并显示比较。 编码原理将卷积码记作(n,k,N)。一般来说，卷积码的k和n是比较小的整数。码率仍定义为k/n。卷积码是一种非分组码
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2024-09-24 19:19:36
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在BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）中，通过堆叠Transformer编码器（Transformer encoder），可以捕捉一个句子中深度双向的词与词之间的信息，并使用输出层中的特殊标记[CLS]的向量来表示整个句子的向量。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它通过在大规模文本语料上进
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2024-08-20 19:35:23
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前不久，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7%（绝对改进率5.6％）等。BERT模型是以Transform
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2024-05-13 11:11:37
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上期为大家讲解了卷积的变体——转置卷积。那么转置卷积可以实现什么样的功能呢？知道的小伙伴请文末留言，我们将抽取一位幸运儿给予神秘奖品哦。本期将继续为大家带来卷积的变体：空洞卷积（Dilated Convolution）。空洞卷积提出背景在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN[1]为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时
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2024-03-19 13:54:26
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# Transformer编码器：原理与实现
## 引言
随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，Transformer架构逐渐成为主流模型之一。特别是在编码（Encoding）任务中，Transformer的效果显著超越了传统的RNN（递归神经网络）和CNN（卷积神经网络）。本文将深入探讨Transformer编码器的原理，并给出Python实现的示例。
## Transformer架构
原创
2024-10-30 10:22:31
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目录前言1.编码器的定义2.编码器的分类 3.绝对式编码器3.1工作原理3.2多圈绝对值编码器 3.3绝对式编码器的特点3.4绝对式编码器的输出4.编码器与计算机的通信4.1绝对值信号4.2SSI通信4.3EnDat通信前言最近开始学习编码器相关内容，目的在于搞清楚编码器的原理，与上位机的联系等问题。笔记资料来源为网络，整理的同时也会有一些总结和感悟。由于研究方向需
文章目录卷积码基础卷积码的概念卷积码编码器的结构卷积编码器表示1、连接矢量（生成矢量)2、状态描述和状态图3、树图4、网格图（The trellis Diagram） 卷积码基础分组码—无记忆编码卷积码—记忆编码能够识记卷积码的基本概念;能够根据连接矢量画出卷积码的编码器，并进行编码;能够根据编码器画出该卷积码状态转移图和网格图;能够运用维特比译码算法对卷积码进行译码;了解交织的概念。卷积码的概
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2024-08-08 11:05:44
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本文介绍了自编码器（AE），变分自编码器（VAE）图自编码器（GAE）和变分图自编码器（VGAE）的基本原理，以及说明了如何使用这四种方法应用到下游任务：分类，聚类，可视化等。
自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具。最近由于图神经网络的兴起，图自编码器得到了广泛的关注。笔者最近在做相关的工作，对科研工作中经常遇到的：图自编码器（GAE）和
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2024-01-10 14:02:36
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1. DeepLab(1) DeepLabv1DeepLabv1贡献主要有两个：第一个贡献是使用了空洞卷积。空洞卷积的概念我们在语义分割代码解读一中介绍过了。论文去掉了最后两层池化层，因为池化会模糊位置信息，但是池化的一个作用是增大感受野，因此为了取代池化层，论文使用了空洞卷积，它可以在不增加参数的情况下增大感受野。第二个贡献是使用条件随机场CRF来提高分类精度。但是CRF不重要，因为在DeepL
卷积编码(n,k,m)的卷积编码器中,输出码组内的n个码元步进与该段内的k个信息位有关，海域前面m-1段内的信息位有关。卷积编码的表达方法有很多种，如离散卷积法、生成矩阵法、码生成多项式法 如图（2，1，2）卷积编码器的结构图（3，2，1）如下，输入每个clk下移动两位。离散卷积法若两路输出所对应的编码器的脉冲冲击响应为g1,g2,编码器用离散卷积表达式可以表示为 ps: 为什么叫做卷积码？ 单位
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2023-12-04 15:36:51
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1.视频编码器工作流程图a.视频为什么能进行压缩？因为存在时间和空间冗余...b.为甚要有编码器的存在？随着市场的需求，在尽可能低的存储情况下，获得好的图像质量和低宽带图像快速的传输...对视频进行压缩...c.编码器的输入和输出是什么？输入：一帧帧的图像（包括各种格式），编码器寄存器的配置；输出：码流，数据，sps...??d.帧内预测：帧内预测模式中，预测块是基于已编码的重建块和当前块形成的.
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2024-07-25 13:11:11
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1.为何要引入空洞卷积1.1.Pool下采样的缺点 在分割网络中，一般先通过Conv和Pool进行操作，其中Conv提取特征信息（假设padding为same），Pool进行下采样。下采样的好处就是能够减少feature map的尺寸并且增大感受野，但是这又引起了另一个问题，那就是经过下采样后，一些细节的信息就丢失掉了。而在后续的上采样阶段，想要对这些丢失掉的
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2024-02-08 14:48:54
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深度学习卷积编码器在现代信息处理及计算机视觉领域中扮演着重要角色，它通过对数据的有效编码和解码，推动了许多应用的发展，包括图像分割、目标检测和语音识别。在本文中，我将详细记录解决这一领域相关问题的过程，包括背景分析、架构演进、架构设计、性能优化、故障复盘和总结反思。
### 背景定位
随着科技的迅猛发展，特别是计算机视觉和自然语言处理领域的深度学习算法的广泛应用，卷积编码器在各种实际应用中展现
# 卷积自编码器（Convolutional Autoencoders）在PyTorch中的应用
卷积自编码器（Convolutional Autoencoders，CAE）是一种用于无监督学习的神经网络。它们由编码器和解码器两部分组成，可以有效地学习到输入数据的特征，并通过重建来评估学习的效果。卷积自编码器不仅在图像处理领域表现出色，还广泛应用于降噪、图像压缩等任务。
## 1. 什么是自编
一、自编码器自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-space representation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。可以用编码函数h = f（x）表示。 解码器：这部分旨在重构来自隐藏空间表示的输入。可以用解码函数r = g（h）表示。
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2023-12-27 10:28:23
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卷积自编码器（Convolutional Autoencoder）是一种特殊的自编码器，广泛应用于数据降维、特征提取和无监督学习等任务。通过卷积层来捕捉数据的空间结构，将输入数据通过编码器压缩成潜在表示，再通过解码器重构数据。本文将详细讲解卷积自编码器在 Python 中的实现过程，并通过多个可视化图表辅助理解。
## 协议背景
卷积自编码器的背景中，我们可以用四象限图展示其与传统自编码器以及
1、基本概念理解1.1 直观理解卷积编码器图1 （3,1,2）卷积编码器子生成元： g(1,1) = (100), g(1,2) = (110)，g(1,3) = (101)生成多项式矩阵：系统规范形式卷积编码器：图2 （3,2,2）卷积编码器子生成元： g(1,1) = (100)，g(1,2) = (000)，g(1,3) = (101) &nb
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2023-12-08 09:33:28
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关于Python 编码的自我理解导引：其实我也不知道，为什么要写这个关于编码问题。因为，在实际开发中，一般情况我们都是直接使用的集成工具来进行写代码。在集成工具里面，编码也好、解码也好。我们也从来不会过多的去关注，但是在看了python的教程之后，我觉得程序员坐久了，都有强迫症。不记录下来，总觉的笔记不完整。下面就说说，一个初学者这对python编码的理解。同时也欢迎大家留言发表自己的独到见解。先
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2024-02-26 19:00:00
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本文为博主翻译自：Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability，如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要我们提出了一种利用变分自动编码器重构
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2024-08-13 08:45:20
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卷积码卷积码是一种非分组码，它与分组码的主要差别是有记忆编码，即在任意时段，编码器的n个输出不仅与此时段的K个输入有关，而且还与存储器中的前M个输入有关，表示为(n, k, m)。其中n表示编码器有n个输出，k表示编码器有k个输入，m表示编码器中移位寄存器的个数即前m个输入。 解码使用最大似然的Viterbi译码法。示例（2，1，2）卷积码 1位输入，2位输出，2个移位寄存器D 两路的生成多项式为
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2024-01-19 23:32:01
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