Encoder-decoder 第12页

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型到 Attention模型

一、Seq2Seq模型1.简介Sequence-to-sequence(seq2seq)模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq可以用在很多方面：机器翻译、QA系统、文档摘要生成、ImageCaptioning(图片描述生成器)。2.基本框架第一种结构[参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成：Encoder、

高斯纯牛奶·2020-02-27 03:20

Object Contour Detection with a Fully Convolutional Encoder-Decoder Network 论文笔记

文章来源：CVPR2016下载链接：https://arxiv.org/abs/1603.04530解决的问题：①Previousalgorithmseffortsliftedgedetectiontoahigherabstractlevel,butstillfallbelowhumanperceptionduetotheirlackofobject-levelknowledge.Differen

Wonshington·2020-02-23 00:06

语义分割网络U-net详解

U-net是典型的Encoder-Decoder结构，encoder进行特征提取，decoder进行上采样。由于数据的限制，U-net在训练阶段使用了大量的数据增强操作，最后得到了不错的效果。

mhxin·2020-02-22 04:33

Transformer 模型详解

概要目前在序列建模和转换问题中，如语言建模和机器翻译，所采用的主流框架为Encoder-Decoder框架。

Wisimer·2020-02-20 19:53

一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

Encoder-Decoder和Seq2Seq一文看懂Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-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。

easyAI人工智能知识库·2020-02-19 20:08

task4

encoder-decoder针对输入输出的序列长度不等的翻译问题imageencoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出SequencetoSequence模型训练image预测image

欧飞红·2020-02-18 15:52

机器学习（ML）十二之编码解码器、束搜索与注意力机制

输出可以是一段不定长的法语文本序列，例如英语输入：“They”、“are”、“watching”、“.”法语输出：“Ils”、“regardent”、“.”当输入和输出都是不定长序列时，我们可以使用编码器—解码器（encoder-decoder

Jaww·2020-02-17 11:00

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现

关键词:Encoder-Decoder,LSTM,WordEmbedding转换在机器学习领域，有很多任务是把一种样式的序列映射成另外一种样式的序列，比如把一种语言翻译成另一种语言，把一段语音转换成一段文本

JackMeGo·2020-02-17 02:12

Encoder-Decoder 模型（seq2seq、集束搜索、贪心搜索）简记

seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列（sequence），机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。RNN-Encoder-Decoder模型1、机器翻译模型机器翻译模型上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN（manytoone）和右边的一对多RNN（onetomany）组成，左边绿色部分是编码器（encodeer），右边紫色部分是解码器（decodeer）。某种语言的句子序列通过编

madeirak·2020-02-14 22:09

探索 Seq2Seq 模型及 Attention 机制

Seq2Seq是一个Encoder-Decoder结构的神经网络，它的输入是一个序列(Sequence)，输出也是一个序列(Sequence)，因此而得名“Seq2Seq”。

TSW1995·2020-02-14 17:43

Encoder-Decoder和Seq2Seq

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。本文将详细介绍Encoder-Decoder、Seq2Seq以及他们的升级方案Attention。

听风1996·2020-02-13 23:48

【深度学习】从seq2seq到Transformer学习记录

背景Encoder-Decoder是个非常通用的计算框架，至于Encoder和Decoder具体使用什么模型都是由研究者自己定的，常见的比如CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM/DeepLSTM

小透明苞谷·2020-02-13 21:26

源码解读Tensorflow的Seq2Seq实现API,构建一个数值预测

顾名思义，它就是一个sequence来预测另一个sequence的模型，主要是一个encoder-decoder的框架。

fada_away·2020-02-11 16:15

睿智的seq2seq模型2——利用seq2seq模型实现英文到法文的翻译

seq2seq简要介绍seq2seq属于encoder-decoder结构的一种。seq

Bubbliiiing·2020-01-15 20:34

Learning Continuous Face Age Progression: A Pyramid of GANs（CVPR18扩展）

thetraditionalsquaredEuclideanloss、theGANloss、theidentityloss结构上，判别器是pyramid-structureddiscriminator3.2Generator生成器是Encoder-Decoder

o0Helloworld0o·2020-01-15 14:54

PaddlePaddle : AI抠图及图片合成

在最新作中，作者通过encoder-decoder进行多尺

才能我浪费·2020-01-14 13:32

注意力机制论文笔记：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

论文中心思想：在传统的机器翻译模型（encoder-decoder）中的decoder中加入注意力机制，使得在解码时不再使用同一段中间向量，而是有针对地对译文中每一个词使用与原文相对的内容来生成的中间向量

沃·夏澈德·2020-01-08 15:41

DeepFake 入门了解

其实该技术最早版本在2018年初就被提出了，当时在构建模型的时候使用了Encoder-Decoder自编解码架构，在测试阶段通过将任意扭曲的人脸进行还原，整个过程包

郭少悲·2020-01-08 13:56

seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)

段不定⻓的法语⽂本序列，例如：英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.”法语输出：“Ils”、“regardent”、“.”当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder

mantch·2020-01-08 11:33

Transformer：attention is all you need

传统的序列模型通过attention将encoder-decoder结构连接，2017年谷歌针对NLP里的机器翻译问题，提出一种“Transformer”新的网络结构，完全基于self-attention

借过_·2020-01-03 14:39

深度模型Attention

Seq2Seq是基于Encoder-Decoder架构思想实现。Encoder和Decoder部分都是采用RNN网络模型。

wujustin·2020-01-01 14:27

Attention Is All You Need（Transformer）

一：self-Attention二：位置编码三：模型结构四：优缺点这篇论文中只使用了self-Attenion和Encoder-Decoder方式，没有采用传统的CNN与RNN。

甲乙丙2333·2019-12-29 21:00

Transformer模型的学习总结

不像传统的encoder-decoder的模型需要结合RNN或者CNN来使用。创新之处在于使用了scaledDot-productAttention和Multi-HeadA

奔向算法的喵·2019-12-25 04:34

曼孚科技：AI算法领域常用的39个术语（上）

Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-Decoder模型主要是NLP领域里的概念。它并不特指某种具体的算法，而是一类算法的统称。E

曼孚科技·2019-12-11 10:10

Describtion Video by Exploting Temporal Structurre

作者提出了将3D卷+attention机制融入encoder-decoder结构中，同时考虑了局部时序信息和全局时序信息。

BigBig_Fish·2019-12-02 01:58

时间序列预测——DA-RNN模型

本文将介绍一种基于Seq2Seq模型(Encoder-Decoder模型)并结合Attention机制的时间序列预测方法。

Momodel·2019-11-01 18:46

一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-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。

人工智能知识库·2019-10-30 05:09

语义分割网络 U-Net 详解

Unet跟FCN都是Encoder-Decoder结构，结构简单但很有效。Encoder负责特征提取，你可以将自己熟悉的各种特征提取网

Zero黑羽枫·2019-10-14 20:15

Transformer

问题求解：Transformer整体架构Transformer是典型的Seq2Seq架构的模型，其核心的骨架依然是encoder-decoder两个模块，和传统的S2S问题不同的地方在于Transformer

hyserendipity·2019-10-09 19:00

Transformer

在该论文中Transformer用于encoder-decoder架构。事实上Transformer可以单独应用于encoder或者单独应用于decoder。Trans

nxf_rabbit75·2019-10-02 11:00

CSDN日报190929：面试官：兄弟，说说基本类型和包装类型的区别吧

深度学习|[深度学习]自然语言处理—Attention作者：小墨鱼~~要了解深度学习中的注意力模型，就不得不先谈Encoder-Decoder框架，因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder

CSDN官方博客·2019-09-29 15:10

transformer模型分析

学习一个模型，我觉得最重要的是首先要明白模型要做什么，以及它为什么这样做，对transformer来说，它本质上还是一个encoder-decoder（seq2seq）模型，在之前提到

JessssseYule·2019-09-28 19:06

简单理解Transformer结构

文章目录Encoder-decoder结构Transformer结构Transformer的子结构自注意力机制(Selfattention)Mask多头注意力(multi-headattention)位置编码

我最怜君中宵舞·2019-09-26 13:47

论文解读：Interactive Boundary Prediction for Object Selection

设计encoder-decoder的框架（其实就是DeepISeg框架

JYZhang_sh·2019-09-02 14:31

seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)

段不定⻓的法语⽂本序列，例如：英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.”法语输出：“Ils”、“regardent”、“.”当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder

mantch·2019-08-30 11:00

Selection GAN：基于级联语义引导下的多通道注意力选择图像翻译

一．研究背景目前图像翻译问题的解决方案一般是基于Encoder-Decoder结构，即将原域图像编码后再解码到目标域中，然而这种方案在原域与目标域图像具有显著不同结构或重叠区域极少的情况下时翻译效果会大打折扣

Coding_Ann·2019-08-21 14:05

Selection GAN：基于级联语义引导下的多通道注意力选择图像翻译

一．研究背景目前图像翻译问题的解决方案一般是基于Encoder-Decoder结构，即将原域图像编码后再解码到目标域中，然而这种方案在原域与目标域图像具有显著不同结构或重叠区域极少的情况下时翻译效果会大打折扣

Coding_Ann·2019-08-21 14:05

tensorflow踩坑记之seq2seq

问题描述：采用encoder-decoder框架实现基于关键词的文本生成，在训练阶段，decoder借助了三板斧“T

gbl5555·2019-08-20 21:45

attention

说attention模型之前呢，先了解一下Encoder-Decoder框架的概念因为目前绝大多数文献中出现的AM模型是附着在Encoder-Decoder框架下的，当然，其实AM模型可以看作一种通用的思想

小智rando·2019-07-28 20:54

Encoder-Decoder架构与注意力机制

Encoder-Decoder架构模型，如下图：Encoder会利用整个原始句子生成一个语义向量，Decoder再利用这个向量翻译成其它语言的句子。这样可以把握整个句子的意思、句法结构、性别信息等等。

姬香·2019-07-14 00:15

Attention and Self-Attention

2.Encoder-Decoder框架在学习attention模型之前，我们先回忆encoder-decoder框架。

s苏薳·2019-07-08 11:17

ctc和attention-based解码器的比较

Attention是一种权重向量或矩阵，其往往用在Encoder-Decoder架构中，其权重越大，表示的context对输出越重要。计算方式有很多亚种，但是核心都是通过神经网络学习而得到对应的权重。

alibabazhouyu·2019-06-28 09:37

利用单语种数据合成多语种语音--Building a mixed-lingual neural TTS system with only monolingual data

/pdf/1904.06063v1.pdf合成样例地址：https://angelkeepmoving.github.io/mixed-lingual-tts/index.htm摘要本文主要研究对象是Encoder-Decoder

静夜寒风·2019-06-27 16:50

语言模型，bert，transformer，rnn

RNN问题：问题.1导致时间太长，效率低，不能够很深问题2：单项信息流，‘it’需要考虑前后的情况，RNN不支持解决方法，多个RNN如encoder-decoder就用attention，单个RNN就是

alanjia163·2019-06-12 21:58

Encoder-Decoder LSTM模型对家庭用电进行多步时间序列预测(多变量输入)

在本节中，我们将更新上一节中开发的编码器-解码器LSTM，使用8个时间序列变量中的每一个来预测下一个标准周的每日总功耗。我们将通过将每个一维时间序列作为单独的输入序列提供给模型来实现这一点。LSTM将依次创建每个输入序列的内部表示，这些输入序列将由解码器一起解释。使用多元输入有助于解决这样的问题，即输出序列是来自多个不同特征的先前时间步长的某个函数，而不只是(或包括)预测的特征。目前还不清楚在电力

颠沛的小丸子·2019-06-11 21:26

Encoder-Decoder LSTM Model模型对家庭用电进行多步时间序列预测

在本节中，我们可以更新普通的LSTM以使用编解码器模型。这意味着模型不会直接输出向量序列。相反，该模型将由两个子模型组成，用于读取和编码输入序列的编码器，以及读取编码的输入序列并对输出序列中的每个元素进行一步预测的解码器。这种差别很细微，因为实际上这两种方法都可以预测序列输出。重要的不同之处在于，解码器使用了LSTM模型，这使得解码器既可以知道前一天在序列中预测了什么，又可以在输出序列时积累内部状

颠沛的小丸子·2019-06-11 21:49

Transformer模型--Attention机制

在现有的Encoder-Decoder框架中，都是基于CNN或者RNN来实现的。而Transformer模型汇中抛弃了CNN和RNN，只使用了Attention来实现。

醒了的追梦人·2019-06-06 15:52

[NLP学习笔记-Task10] Transformer + BERT

Encoder-Decoder框架Encoder-Decoder是为seq2seq（序列到序列）量身打造的一个深度学习框架，在机器翻译、机器问答等领域有着广泛的应用。

Aiclin·2019-05-30 16:58

【语义分割系列：二】SegNet 论文阅读翻译笔记

ADeepConvolutionalEncoder-DecoderArchitectureforRobustSemanticPixel-WiseLabellingSegNet官方网站IntroduceSegNet是一个encoder-decoder

鹿鹿最可爱·2019-05-26 10:39

图像分割：LEDNet: A Lightweight Encoder-Decoder Network for Real-time Semantic Segmentation

文章日期：2019年arXiv:https://arxiv.org/abs/1905.02423github:https://github.com/xiaoyufenfei/LEDNet今天看到一篇实时分割的文章，简洁明了，有较好的借鉴意义，所以记录分享一下。创新点：1：对残差块进行了优化，使用split和shuffle操作，参数量大幅降低，提升了前向的推理速度；2：使用1x3，3x1，以及dil

微风❤水墨·2019-05-21 14:35

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