Decoder

注意力机制

Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder（编码-解码
酒吧炒饭·2023-01-01 14:25

图像处理中的注意力机制

博客园图像处理中的Attentionmechanism学习总结_kiki啊的博客-CSDN博客深度学习中的注意力模型（2017版）-知乎注意力机制即在众多的信息中对重点信息进行重点关注的方式，采用encoder和decoder
等风待雨·2023-01-01 14:21

Nips2021(Segmentation) - 高效的语义分割transformer《SegFormer》

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知TransformerEncoderAll-MLPDecoder整体网络结构讨论与实验回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识本文的工作主要是Transformer
我是大黄同学呀·2023-01-01 14:45

NLP学习笔记（八）注意力机制（Attention）

seq2seq模型由一个编码器Encoder和一个解码器Decoder组成。Encoder输出最后一个状态向量hmh_mhm作为对之前全部输入的总结。DecoderRNN的初始状态s0=
11好好学习，天天向上·2023-01-01 07:38

编码器-解码器架构-读书笔记

文章目录1.Encoder-Decoder架构图2.Encoder_Decoder代码3.小结1.Encoder-Decoder架构图目标：通过编码器与解码器架构，我们可以将不同长度的序列先通过编码器编码成固定长度的隐藏层状态
取个名字真难呐·2023-01-01 07:36

现代循环神经网络 - 编码器-解码器架构

巍峨了处理这种类型的输入和输出，我们可以设计一个包含两个主要组件的架构：编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列这
未来影子·2023-01-01 07:35

击败GPT3，刷新50个SOTA！谷歌全面统一NLP范式

重新思考现在的预训练精调，我们有各种各样的预训练范式：decoder-onlyorencoder-decoder,spancorruptionorlanguagemodel,等等，不同的范
算法码上来·2023-01-01 07:32

fairseq入门教程

前言：该教程利用fairseq增加一个新的FaiseqEncoderDecoderModel，该新模型利用LSTM来encodes一个sentence输入句；接着把最后的hiddenstate传给第二个
Inverse.me·2023-01-01 01:55

DERT原理

decoder并行同时进行。decoder没有mask，不需要遮盖后面的q，同时输入输出。匈牙利匹配，损失最小的方法作为目标框，剩下为背景。
cv_我emo了·2022-12-31 13:46

transformer系列——detr详解

100个坐标框2.整体网络架构backbone:首先通过卷积得到图片的patch向量，加入位置编码，输入到encoder中encoder对backbone的输入进行特征提取，得到K,V（与VIT一样）decoder
樱花的浪漫·2022-12-31 13:45

Transformer里面的缓存机制

作者：刘绍孔（NLP算法工程师一枚）研究方向：机器翻译，文本生成Transformer是seq2seq模型，涉及encoder和decoder两部分。
人工智能与算法学习·2022-12-31 12:29

《SIMPLIFIED ACTION DECODER FOR DEEP MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING 》调研报告

1.背景介绍近年来，人工智能领域取得了长足的发展。许多人工智能方法在围棋，Dota游戏，Atari游戏等领域都取得了接近甚至超越人类顶级玩家的水平。然而，这些游戏有一个共同点，那就是它们都是被设计成对抗类型的游戏。用博弈论的术语来说就是这些游戏都是零和博弈。但是，与游戏的虚拟世界不同的是，现实世界的成功往往需要不同人类个体的合作和交流。在最近几年，解决卡牌游戏Hanabi被公认为一个新的人工智能领
龙今天超越了自己·2022-12-31 12:48

一阶段目标检测网络-RetinaNet详解

BalancedCrossEntropy4.3，FocalLossDefinition5，代码解读5.1，Backbone5.2，Neck5.3，Head5.4，先验框Anchor赋值5.5，BBoxEncoderDecoder5.6
嵌入式视觉·2022-12-31 08:45

深度学习系列31：Dalle生成模型

1.Dalle模型前面介绍过VAVQE模型，它本质上是一个encoder-decoder模型，只是中间加了一个codebook。这样我们就可以把尺寸大大缩小。
IE06·2022-12-31 07:15

python2.7安装使用thulac库时遇到的一些问题

__tagging_decoder.init((self.__prefix+"mod
清风不识字12138·2022-12-30 21:02

PRIMERA Pyramid-based Masked Sentence Pre-training for Multi-document Summarization

加拿大哥伦比亚大学，艾伦人工智能研究所，华盛顿大学Abstract模型名字：PRIMERA用途：多文档表示预训练模型，用于Summarization预训练目标：跨文档连接和聚合信息模型结构：encoder-decoder
be_humble·2022-12-30 21:00

深度学习attention原理_关于深度学习：Attention 及 self-attention

1Attention的提出在机器翻译(NMT)的任务中，为解决RNN中的Encoder-Decoder的基础上target端输入固定长度的问题，提出了Align方式，这也是Attention的开始。
weixin_39773158·2022-12-30 10:15

Multi- Head self-Attention 机制详解

原文链接：https://www.jianshu.com/p/e647d3a10d9c在「拆Transformer系列一：Encoder-Decoder模型架构详解」中有简单介绍Attention，Self-Attention
薛定谔的炼丹炉！·2022-12-30 10:43

自然语言处理之Seq2seq的注意力机制,循环模型的问题,self-attention及Transformer结构讲解

Encoder-decoder模型特点：1.典型的end2end模型2.不论序列长度，固定大小的中间向量，可能造成信息缺失（前面的信息被后面的覆盖）3.根据不同的任务可以选取不同的编码器和解码器（cnn
倪风俠·2022-12-30 10:12

建议收藏，加深印象【注意力机制的本质】Self-Attention，Transformer，q k v 向量(矩阵)。query，key，value。

声明：仅学习使用~注：参考文献(出处)，在末尾均已经指出~在此之前，曾记录：【DETR目标检测】关键词：Decoder。Encoder。query向量。注意力机制。
追光者♂·2022-12-30 10:00

tensorflow2.0之seq2seq+attention模型和实例

除了机器翻译像人机对话，情感分类等都可以用到seq2seqseq2seq是一个Encoder–Decoder结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列，Encoder中将一个可变长度
辰溪0502·2022-12-30 08:54

【NLP】华为推出了全球最大的中文语言模型-盘古

一个是4月25日发布的Transformerencoder-decoder的中文理解模型；另外一个4月26日发布的是Transformerdecoder的
风度78·2022-12-30 02:09

颜色识别项目MFC界面问题汇总

MFC开发中遇到的问题①decoderLogin(ip,user,code)函数返回值不为0一般由于摄像头登录失败引起。
阿福啊�·2022-12-29 23:15

语言模型（五）—— Seq2Seq、Attention、Transformer学习笔记

机器翻译本篇笔记中要开始介绍的Encoder-Decoder模型最初是由机器翻译这一任务中脱产而来，所以先从此入手。
知了爱啃代码·2022-12-29 23:25

ViT (Vision Transformer) ---- SimpleRNN + Self-Attention

首先attention第一次是在2015年应用在Seq2Seq模型上的，该模型有两个网络一个是Encoder，一个是decoder，后来研究者们发现，attention不仅仅可以应用到Seq2Seq模型上
zsffuture·2022-12-29 19:47

【深度学习】DETR解读

DETR解读文章目录DETR解读1贡献点2模型结构2.1Backbone2.2Transformer2.2.1PositionEmbedding2.2.2Encoder&Decoder2.3Head3损失函数
Beb1997·2022-12-29 17:55

论文笔记：Transformer

一、这篇论文解决什么问题序列转录：具体到论文中，就是机器翻译任务之前一般如何解决：Encoder-Decoder+CNN/RNN+Attention本文：只用Attention二、模型架构基础架构：Encoder-DecoderEncoder
foreverbeginnerz·2022-12-29 13:05

论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners摘要介绍实现MASKINGMAE编码器MAE解码器简单的实现在ImageNet上的简单测试Baseline:ViT-Large主要结构MaskingRatioDecoderdesignMasktoken
塔_Tass·2022-12-29 11:38

搭建网络与绘图

想在一个优化器中设置多个网络参数的写法importitertoolsself.optimizer=optim.Adam(itertools.chain(self.encoder.parameters(),self.decoder.parameters
yyk_shadow·2022-12-29 11:31

Android音视频开发Media FrameWork框架源码解析

目录一、MediaFrameWork背景二、MediaFramework“路线图”2.1代理端2.2服务端2.2.1Source2.2.2Decoder2.2.3Renderer2.2.4Foundation2.3OMX
·2022-12-29 06:56

Seq2Seq模型

准备编码器2.准备解码器3.seq2seq模型搭建、训练和保存三、整体流程一、Seq2Seq模型1、Seq2Seq的介绍SequencetoSequence（Seq2Seq）是由encoder（编码器）和decoder
Vinsmoke -Hou·2022-12-28 18:39

医疗影像分割

从某种意义上来说U-Net整体的流程是编码和解码（encoder-decoder）的过程，信息的压缩就是编码，信息的提取就是解码，比如图像，文本
HammerHe·2022-12-28 17:44

深度学习----Transformer模型之图示进阶篇

Attentionisallyouneed》，提出解决sequencetosequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的encoder-decoder
sakura小樱·2022-12-28 16:40

深度学习----Transformer模型之图示进阶篇

Attentionisallyouneed》，提出解决sequencetosequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的encoder-decoder
sakura小樱·2022-12-28 16:38

Show and Tell Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge论文及tensorflow源码解读

ShowandTellLessonslearnedfromthe2015MSCOCOImageCaptioningChallenge论文及tensorflow源码解读论文1ModelOverview文章目的ModelImagedecoderLSTMbasedSentenceGeneratorInferenceEvalutionSourcecode1
zhoujunr1·2022-12-28 13:58

attention机制

两个RNN结构组合，形成Encoder-Decoder模型，
verse_armour·2022-12-28 10:39

仍未解决。

video.avi”)出错错误原因[ERROR:0]global/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp(1071)openCouldnotfinddecoderforcodec_id
龙潜月七·2022-12-28 08:24

深入理解神经网络中的反(转置)卷积

对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复featuremap的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。
机器学习与AI生成创作·2022-12-28 07:06

有关于decoder中的past_key_values参数

我们都知道，encoder-decoder模型在进行generate的时候，会重复地调用decoder（i.e.,auto-regressive）。
Reza.·2022-12-28 00:33

体素ICCV2019（一）Pix2Vox: Context-aware 3D Reconstruction from Single and Multi-view Images

Abstract1.Relatedwork1.1Single-view3DReconstruction1.2Multi-view3DReconstruction2.Method2.1Encoder2.2Decoder2.3Context-awareFusi
Raywit·2022-12-27 21:53

Failed to initialize decoder. [[{{node DecodePng}}]]

**InvalidArgumentError:InvalidPNG(JPG).Failedtoinitializedecoder.
进击的铁甲小宝·2022-12-27 15:34

Transformer

Transformer的整体架构为图1大框架分为了Encoder和Decoder，其中最为特殊的结构就是Multi-HeadAttention，就是多头注意力机制。
xmrmol·2022-12-27 14:36

关于安装paddle失败并 报错raise JSONDecodeError(“Expecting value“, s, err.value) from None json.decoder.JSONDe

关于安装paddle失败并报错raiseJSONDecodeError(“Expectingvalue”,s,err.value)fromNonejson.decoder.JSONDecodeError
林森·2022-12-27 11:50

自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（2）

模块化的方法3.2规划方法3.2.1语法规划3.2.2基于强化学习的不确定性随机规划3.3.3NLG作为分类和优化3.3.4NLGas‘Parsing’3.3.5深度学习的方法3.3.6Encoder-Decoder
流萤数点·2022-12-27 09:23

Video based Object 6D Pose Estimation using Transformers阅读

目录Abstract1介绍2RelatedWork3Approach3.1Overviewofthenetwork概述3.2VideoTransformerDecoder3.36DPoseRegression
m0_52320002·2022-12-27 08:00

CVPR2021|PVT--无卷积密集预测的多功能backbone

受transformer在自然语言处理(NLP)的成功，许多研究人员正试图探索transformer的应用，一些工作模型视觉任务作为字典查找问题可学习查询，并使用transformerdecoder作为一个特定任务的头的
CV技术指南(公众号)·2022-12-27 01:53

iOS xib中使用xib

(coderaDecoder:N
普通网友·2022-12-26 22:27

Attention Is All You Need论文阅读笔记

NIPS20171、Abstract&Introduction目前主流的序列转换模型都是基于复杂的、带有encoder和decoder的CNN或者RNN。
westbrook_wang·2022-12-26 13:05

[论文笔记] Attention is All You Need 阅读笔记

AttentionisAllYouNeed阅读笔记AttentionisAllYouNeed（NIPS2017）摘要背景模型架构EncoderandDecoderStacksAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworksEmbeddingsandSoftmaxPositionalEncodingAttentionisAllYouNeed
吉他A梦·2022-12-26 13:03

Attetion is all you need论文阅读笔记

Attentionisallyouneed）1、Abstract主流的序列转录模型（给一个序列生成另一个序列，比如机器翻译，给一句英文，生成一句中文）都是基于复杂的循环或卷积神经网络，一般是基于encoderanddecoder
Mrwei_418·2022-12-26 13:00
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