# 用于NLP的卷积Encoder
在自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）因其在特征提取方面的优势而逐渐受到关注。通过卷积操作，我们能够有效捕捉句子中的局部特征，从而提升模型对文本数据的理解力。本文将探讨卷积Encoder的基本原理，并提供一段示例代码，帮助理解其在NLP中的应用。
## 卷积Encoder的基本原理
卷积Encoder以卷积层为基础，通常与池化层结合使用，以提
原创
2024-10-10 06:46:10
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卷积在pytorch中有两种方式，一种是torch.Conv2d(),一种是torch.nn.functional.conv2d（），这两种形式本质都是使用一个卷积操作，下面举例来说明一下这两种卷积方式import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import tor
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2023-10-12 13:14:38
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程本篇文章将会带领大家了解什么是NLP模型当中的encoder-decoder和seq2seq。一、什么是 Encoder-Decoder ？ 1、Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特指某种具体的算
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2023-09-25 10:39:24
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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
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2023-11-10 21:40:22
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目录1. Decoder的问题2. 回顾 transformer3. mask3.1. Padding Mask3.2. Sequence mask4. QA1. Decoder的问题传统seq2seq是按照时间顺序展开，所以decoder就是按照time，一步一步输入。【深度学习】NLP之Transformer (1) 中介绍了，transformer是并行的，就是说这个句子，在一开
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2024-08-21 09:27:01
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自然语言处理（NLP）中的编码器是将文本数据转化为计算机可理解的形式的关键组件。本文将详细介绍针对“nlp Encoder”类型问题的解决过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在进行NLP编码器的开发和部署时，需要确保合适的软硬件环境。下面是软硬件要求的概述。
### 硬件资源评估
在这一部分，我将使用四象限图来评估所需的硬件资源，包括CP
注：本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld。 Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如这两年比较热的image caption的应用，就是CNN-RNN的编码-解码框架；再比如神经网络机器翻译NMT模型，往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。
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2024-04-11 21:13:10
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Encoder-Decoder框架：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对<Source,Target>，我们的目标是给定输入句子Source，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Target。Encoder顾名思义就是对输入句子Source进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C：对于解码器Dec
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2023-09-11 16:11:27
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这里复习下Sequence2Sequence任务到底是什么，所谓的Sequence2Sequence任务主要是泛指一些Sequence到Sequence的映射问题，Sequence在这里可以理解为一个字符串序列，当我们在给定一个字符串序列后，希望得到与之对应的另一个字符串序列（如 翻译后的、如语义上对应的）时，这个任务就可以称为Sequence2Sequence了。 在现在的深度学习领
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2023-08-12 15:18:12
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Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。1 什么是 Encoder-Decoder ？Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。Encoder-Decoder 这个框
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2023-12-19 21:10:59
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1.encoder-decoder在提attention之前，我们先回顾一下encoder-decoder机制。 encoder-decoder在NLP领域的使用会比较广泛，按照我个人的理解，encoder-decoder本质上是一种思维方式，一种框架。encoder环节，将现实输入环节进行抽象编码转化为一个数学问题。decoder环节，则是求解该数学问题，并转化为现实世界的答案。而输入环节输入的
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2024-05-31 15:15:17
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Attention原理目前大多数的注意力模型都是依附在 Encoder-Decoder 框架下，但并不是只能运用在该模型中，attention机制作为一种思想可以和多种模型进行结合，其本身不依赖于任何一种框架。Encoder-Decoder 框架是深度学习中非常常见的一个模型框架，例如在 Image Caption 的应用中 Encoder-Decoder 就是 CNN-RNN 的编码 - 解码框
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2024-03-11 13:40:28
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从transformer开始，nlp的模型渐渐开始成为了transformer一族的天下，所以想写一个系列聊一聊在nlp中那些运用transformer的模型。作为这个系列的第一篇，就从大名鼎鼎的transformer结构开始。一、编码器（encoder）与解码器（decoder）最早提出transformer的文章是attention is all you need，研究的nlp的任务是翻译，自
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2024-01-17 11:01:04
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Encoder-decoder模型及Attention机制论文Encoder-Decoder模型EncoderDecoder存在问题Attention机制decoderencoder 论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这是 2015 年发表在 ICLR 上的论文，也是 NLP 中 Atte
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2023-12-25 23:33:40
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Encoder-DecoderEncoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案AttentionEncoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路：将现实问题转化为数学问题，通过求解数学问题，从而解决现实问题！Encoder：将现实问题转化为数学问题Decoder
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2023-10-19 13:53:03
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filter2D()函数是OpenCV中进行图像卷积运算的函数，能够自己设定卷积核。通常被用来在进行滤波时，自己设定滤波器，但是在其他很多时候，也可以使用这个函数进行卷积滤波，如亚像素边缘提取过程中，可以将算出的Zernike矩与图像进行卷积运算，进行之后的处理，但是要清除卷积是为了什么进行卷积。函数定义为：CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, O
对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考一、前言 现实中，大部分数据都是无标签的，人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念，故而无监督学习拥有广阔的业务场景。举几个场景：网络流量是正常流量还是攻击流量、视频中的人的行为是否正常、运维中服务器状态是否异常等等。有监督学习的做法是给样本标出label，那么标label的过程肯定是基于某一些规则（图
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2023-05-31 15:43:57
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2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。今天，经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级。发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。目前，百度ERNIE 2.0的Fi
卷积的作用图像处理和提取特征各种类型的卷积带孔卷积带孔卷积实现时并不是在卷积核的“孔”里填0，而是在feature map上跳着卷积。 参数rate表示每隔（rate-1）个像素采样 优点：扩大感受野。分组卷积顾名思义，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。假设输入feature map的尺寸仍为C∗H∗W，输出feature map的数量为N个，如果设定要分成G个group
自然语言处理从零到入门 Encoder-Decoder 与 Seq2Seq一、什么是Encoder-Decoder？二、什么是Seq2Seq？三、Encoder-Decoder 有哪些应用？3.1、文本 - 文本3.2、音频 - 文本3.3、图片 - 文本四、Encoder-Decoder 的缺陷五、Attention 解决信息丢失问题参考 一、什么是Encoder-Decoder？Encode
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2023-12-27 11:53:16
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