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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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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# 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
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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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
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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Clustering and Unsupervised Anomaly Detection with l2 Normalized Deep Auto-Encoder Representations论文链接链接:https://arxiv.org/pdf/1802.00187.pdf
前言我们熟知聚类在模式识别和计算机视觉等领域中是非常重要的任务,随着神经网络的快速发展,兴起了对于聚类深度无监督表示
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2024-05-07 22:37:26
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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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文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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简单自编码器实现 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。 但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因为TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理。 但是在输
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2024-01-28 07:25:14
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逻辑回归逻辑回归解决二分类问题，分类结果记作0，1sigmod函数sigm(x) = 1/(1+exp(−?))输入x向量经过神经网络，通过sigmod(x,w)映射为集合(0,1)中的一个实数二分类问题中，目标是找到一条直线将数据样本分成两类，可简化为：求P(y=1,w,x) = 1/2时的权重w，其中 w,x为向量伯努利概型结果为1的概率 P(y|θ) = θ结果为0的概率 P(y|θ) =
Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态ht，ht是前一状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得网络无法进行并行计算，对于较长的输入序列而言，其弊端就更加明显。 Transformer是第一个完全依靠自我注意来计算其输入和输出
问题：自回归：解码器具有自回归属性，生成每一个单词都依赖之前生成的单词，非并行的，速度慢解决方法：非自回归并行产生输出，在推断时候降低了一个数量级的延迟思路：首先理解和解释属于语句，同时预测一系列数字，然后通过直接复制输入文本来启动并行解码器，数字表示每个单词在输出语句中要求多少空间。自回归和非自回归对比：自回归计算公式：非自回归计算公式：，目标语句长度T由独立条件分布建模。该模型仍然具有显式似然
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2024-09-03 12:18:09
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写在前面由于具有优越的全局依赖建模能力，Transformer及其变体已成为许多视觉和语言任务的主要结构。然而，在视觉问答（VQA）和指向性表达理解（REC）等任务中，多模态预测通常需要从宏观到微观的视觉信息。因此，如何动态地调度Transformer中的全局和局部依赖建模成为一个新兴的问题 。在本文中，作者提出了一个依赖于输入样本的路由方案TRAnsformer routing（TRAR），来解
目录Transformer流程Attention机制模块解析Embedding和Positional EncodingEmbeddingPositional EncodingEncoderMulti-Head AttentionFeed Forward Network（FFN）Add & Norm残差 Add层归一化 Layer normalizationEncoder总结Decoder
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2024-09-05 14:28:56
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前言自编码器常被应用于数据降维、降噪、异常值检测以及数据生成等领域。目前基于PyTorch的自编码器示例基本都是使用手写数字图片 (Mnist) 这种3阶张量数据，而关于2阶张量数据的自编码器实现介绍较少。下面介绍如何利用PyTorch实现2阶张量数据的自编码器。 基本概念1. PyTorchPyTorch [1]是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch，底层由 C+
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2024-02-06 21:00:52
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0. 前言我们在选电机时，非常注重电机的扭矩和尺寸，因为这直接决定了电机是否能按规定的运动模式拖动负载，能不能很好地布置在有限的空间之中。但在精密机械设计中，其实还有一个和扭矩及尺寸同等重要的参数，那就是分辨率。说起分辨率，很多时候，在电机参数中，可以看到一组数据，例如2000Count/Turn＝2000脉冲/圈，和17bit/33bit等。对旋转电机有所了解的朋友都知道，2000C/T，这其实
线性回归模型在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
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2024-08-05 18:19:55
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