Encoder-Decoder框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 EncoderDecoder 部分可以
转载 10月前
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Seq2Seq(Sequence-to-Sequence,
相对于传统的规整的网络布局,Encoder Decoder 模型显得比较随性,不受约束,可能也正式这种自由,使得该模型在实际中发
摘要 深度神经网络采用空间金字塔池化模块或编解码器结构进行语义分割。前者通过多速率、多有效视场的过滤或池化操作,能够编码多尺度背景信息;后者通过逐步恢复空间信息,能够捕获更清晰的物体边界。在本研究中,我们建议结合这两种方法的优点。具体来说,我们提出的模型DeepLabv3+扩展了DeepLabv3,通过添加一个简单但有效的解码器模块来细化分割结果,特别是沿着对象边界。我们进一步探索了Xcepti
原创 2021-08-13 09:24:58
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Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention因为注意力不集中,所以这篇随笔就是看别人的文章,随手参考写写的。 1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用
转载 2021-10-11 14:44:17
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最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深,今日就专题盘点一下三种大模型架构理论,同时做一个简单对比。
DL之Encoder-DecoderEncoder-Decoder模型的相关论文、设计思路、关键步骤等配图集合之详细攻略目录Encoder-Decoder模型的相关论文Encoder-Decoder模型的设计思路Encoder-Decoder模型的关键步骤Encoder-Decoder模型的相关论文1、Encoder-Decoder 结构...
原创 2022-04-22 17:03:28
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原创 2021-06-15 20:30:59
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读这篇主要希望学习了解Encoder-Decoder结构 
转载 2021-10-13 15:09:00
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原文地址 介绍 数据到文本的生成方法指的是从非文本的输入中生成描述性文本的任务。输入种类不同,任务可以定义地更加明确,比如摘要信息生成文本,信息框生成文本,图生成文本。 在这些任务中,我们关注逻辑表到文本的生成任务,这项任务旨在从表格生成流畅的但是逻辑正确的文本。而逻辑推理是一种高级的智能,这对现实 ...
转载 2021-10-31 18:37:00
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不管你懂不懂seq2seq都没事,你都可以看这篇文章,只要你懂什么是神经网络你就可以看懂这篇文章。这个不需要什么太多知识储备就能看懂。原理先看一下神经网络,神经网络是在做什么:输入经过隐藏层计算,得到输出。比如一个痴汉,经过计算发现自己是小丑。!image.png(https://s2.51cto.com/images/20220317/1647513879792725.png?xossproce
原创 精选 2022-03-19 00:16:48
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感想最近可能会用到机器翻译的sequence to sequence模型,然后找了一个模型,把它跑通了,然后稍
原创 2022-08-12 08:30:18
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## 实现Java编码器解码器的步骤 ### 1. 理解编码和解码的概念 在开始编写Java编码器解码器之前,我们需要理解编码和解码的概念。编码是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程,而解码是将编码的数据恢复到原始形式的过程。 ### 2. 选择适合的编码方式 在Java中,我们有许多不同的编码方式可供选择,如Base64、URL编码等。选择适合你需求的编码方式是非常重要的。在本文中,我
原创 9月前
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摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。 本文分享自华为云社区《语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(二)》,原文作者 ...
转载 2021-07-16 11:44:00
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在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。
原创 2021-07-16 11:28:10
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SPPAtrous ConvolutionASPPDepthwise separable convolutiondeeplabv3+:Encoder-Decoder with Atrous Conv
原创 2022-01-05 11:15:57
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本文演示了使用Encoder-Decoder 模型创建多步时间序列预测的完整步骤,但是为了达到这个结果(10%),作者还做了超
原创 精选 1月前
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在本文中,概述序列到序列模型,这些模型在机器翻译,视频字幕,图像字幕,问答等不同任务中使用。1.Sequence to Sequence序列到序列1.1.序列建模问题序列建模问题是指输入和/或输出是一系列数据(单词,字母...等)考虑一个非常简单的问题,即预测电影评论是正面的还是负面的。在这里,我们的输入是一个单词序列,输出是0到1之间的单个数字。如果我们使用传统的 DNN,那么我们通常必须使用
一、什么是DecoderEncoder 在Netty里面,有四个核心概念,它们分别是: Channel:一个客户端与服务器通信的通道。 ChannelHandler:业务逻辑处理器, 通常情况下,业务逻辑都是存在于ChannelHandler之中。 ChannelInboundHandler:输入
转载 2020-01-19 14:53:00
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训练时:encoder input:[A, B, C, D, EOS]target:[E, F, G, H, EOS]decoder input:[BOS, E, F, G, H]预测时:encoder input:[A, B, C, D, EOS]decoder input:[BOS]
原创 2022-07-19 11:51:05
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