encoder-decoder

基于Pytorch的Transform翻译模型前期数据处理方法

上发布了一篇非常经典的文章：Attentionisallyouneed，提出了解决sequencetosequence问题的transformer模型，该文章使用全Attention的结构代替了LSTM，抛弃了之前传统的encoder-decoder
rothschildlhl·2022-05-13 07:25

paper阅读笔记(Transformer)：Attention Is All You Need

在过去的工作中，nlp领域的主流模型是基于各种RNN的encoder-decoder模型。RNN他是有时间步传递，对时间步传递而言可以说没有任何并行性。
Umikaze_·2022-05-12 07:17

机器学习思考题目——14循环神经网络（RNN）

（1）sequence-to-sequenceRNN：预测天气（或其他时间序列）、机器翻译（用encoder-decoder架构）、视频捕捉（videocaptioning）、语音转文
南瓜派三蔬·2022-05-10 07:23

Encoder-Decoder框架与Attention机制

Attention机制–潘登同学的深度学习笔记文章目录Attention机制--潘登同学的深度学习笔记Encoder-Decode框架Encoder-Decode应用于聊天机器人数据预处理训练模型模型应用Attention机制计算相似度矩阵的方式论文提出的方法更常用的方法Self-Attention机制MultiheadAttention与Self-Attention的区别在self-Attent
PD我是你的真爱粉·2022-05-06 07:00

学习笔记：深度学习（7）——从Encoder-Decoder到Transformer

学习时间：2022.04.22~2022.04.24文章目录6.从Encoder-Decoder到Transformer6.1Encoder-Decoder框架6.2Seq2Seq序列到序列6.3Attention
新四石路打卤面·2022-05-01 07:49

图像语义分割 -- UNET++

现在我们继续回顾一下，U-Net的最大特征就是，在encoder-decoder的基础上进行了skip-connection的操作（浅层和深层特征的融合），我们之前实现的是一个四层的网络，作者的论文也用的是四层的
星海千寻·2022-04-10 08:25

Transformer

1.序列到序列任务中的编码器-解码器架构Transformer：通用特征提取器seq2seq（一种任务类型）从原序列到目标序列例：翻译任务encoder-decoder完成seq2seq的其中一种网络结构
onion___·2022-04-08 08:30

python 视频ai换脸_Python实现AI换脸--Faceswap

"切勿滥用技术，切勿商用"算法原理Faceswap，在Encoder-Decoder自编解码架构之上又引入GAN技术，显著提升换脸效果Encoder-Decoder自编解码换脸:通过将任意扭曲的人脸进行还原
weixin_39995439·2022-03-30 07:13

NLP之Transformer

总体来看，Transformer这个模型架构还是遵循着Encoder-Decoder的格式。
Ton10·2022-03-13 07:21

《动手学深度学习》Task04 ：机器翻译

一、机器翻译Encoder-Decoder(可以应用在对话系统、生成式任务中)encoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出classEncoder(nn.Module):def__init
小葡萄co·2022-03-02 07:50

手把手写深度学习(10)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(理论基础)

encoder-decoder：多模态基础现在很多多模态的任务，都是基于encoder-decoder的
沉迷单车的追风少年·2022-03-02 07:55

Keras（三十三）Transformer模型总体架构和理论

本文将介绍：Transformer论文地址及论文翻译地址Seq2seq+attention优缺点Transformer模型结构图例Encoder-Decoder架构缩放点积注意力多头注意力位置编码Add
TFATS·2022-03-01 07:37

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”。
dingtom·2022-02-21 19:31

Attention Is All You Need（图像上使用）

TransformerTransformer的本质是一个Encoder-Decoder的结构。
·2022-02-12 19:32

论文阅读（49）STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing

1.论文相关CVPR20192.摘要2.1摘要任意属性编辑通常可以通过结合编解码（encoder-decoder）和生成对抗网络解决。
续袁·2022-02-07 11:58

深入了解 TabNet ：架构详解和分类代码实现

Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络，它通过类似于加性模型的顺序注意力机制（sequentialattentionmechanism）实现了instance-wise的特征选择，还通过encoder-decoder
·2022-01-17 11:47

动手学深度学习实践—文献阅读

文章目录一.动手学深度学习实践1.1Bi-RNN1.2编码器-解码器结构1.3使用API实现（encoder-decoder)1.4序列到序列学习（seq2seq）二.文献阅读—Adual-headattentionmodelfortimeseriesdataimputation2.1
CatcousCherishes·2021-11-14 20:39

关键词提取——有监督方法

encoder-decoder：类似翻译的思想，将文本作为源语言，关键短语作为目标语言。序列标注：类似于实体识别的思路，实体识别提取实体词，这里提取关键短语。对
一只小菜狗:D·2021-11-01 22:00

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之Seq2seq的用法

Seq2seqSeq2seq由Encoder和Decoder两个RNN组成.Encoder将变长序列输出,编码成encoderstate再由Decoder输出变长序列.Seq2seq的使用领域:机器翻译:Encoder-Decoder
·2021-10-18 17:04

Transformer相关

Transformer相关Transformer采用经典的encoder-decoder框架，是一个基于self-attention来计算输入和输出表示的模型，现已被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域
冬于·2021-08-20 18:35

[网络层]什么是Transformer

1、Transformer模型的结构图图1.12、Transformer模型简述Transformer是一种Encoder-Decoder模型，Transformer的Encoder由6个编码器叠加组成
LCG22·2021-08-03 16:08

从Encoder-Decoder模型入手，探索语境偏移解决之道

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shallowfusion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：xiaoye0829。在这里我们介绍一篇与专有领域的端到端ASR的相关工作《DEEPCONTEXT:E
·2021-07-27 19:45

自然语言处理中的Attention Model

2、Encoder-Decoder框架image.png可以把Encoder-Decoder看做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。
Zake_Wang·2021-06-13 04:02

[译] Rethinking Image Inpainting via a Mutual Encoder-Decoder with Feature Equalizations

题目：通过具有特征均衡功能的互编解码器重新思考图像修复作者：HongyuLiu([email protected]),BinJiang,YibingSong,WeiHuang,andChaoYang摘要简介程序复现一、环境搭建ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'PIL'安装pillow(py37pt13)[intern2@172-10-60-160Rethin
波赛东闪电·2021-06-10 13:28

百度飞桨顶会论文复现营DETR解读笔记

核心是1.set-based的全局Loss，使用二分图匹配生成唯一的预测；2.基于encoder-decoder的transformer。CNN代表图像特征编码的
SSyangguang·2021-06-02 22:00

外卖套餐搭配的探索和应用

1.背景2.业务目标和挑战2.1业务目标2.2业务挑战3.套餐搭配模型3.1基于图谱标签归纳的套餐搭配模型3.2基于Encoder-Decoder的套餐搭配模型3.3实时套餐搭配模型4.套餐质量评估5.
MeituanTech·2021-05-27 19:22

Pytorch学习记录-使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例20.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
我的昵称违规了·2021-05-03 08:48

图解什么是 Transformer

Transformer在机器翻译任务上的表现超过了RNN，CNN，只用encoder-decoder和attention机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效地并行化。
不会停的蜗牛·2021-04-22 20:31

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。
MomodelAI·2021-04-19 00:49

注意力机制详述

2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一
UpUpCAI·2021-03-18 21:48

机器翻译与编码-解码模型 Machine Translation and Encoder-Decoder Models

目录Chapter11机器翻译与编码-解码模型(MachineTranslationandEncoder-DecoderModels)11.1语言差异与类型学(LanguageDivergencesandTypology)11.1.1词序类型(WordOrderTypology)11.1.2词意差异(LexicalDivergences)11.1.3形态类型学(MorphologicalTypol
钳子_0123·2021-03-08 02:08

图片上色（有demo体验）

原理基本原理就是encoder-decoder架构，然后加上一些GANtraining技巧，可以使得生成的图片更加真实。
GoDeep·2021-01-30 12:58

Pointfilter: Point Cloud Filtering via Encoder-Decoder Modeling论文解读

Pointfilter:PointCloudFilteringviaEncoder-DecoderModeling论文解读1.METHOD学习的是位移矢量，噪点+位移矢量=去噪后的点1.1Preprocessing给定一组点云PPP和P^\hat{P}P^，定义噪声块P^\hat{\mathcal{P}}P^和其对应的真实块P\mathcal{P}PPi^={pj^∣∥pj^−pi^∥
一 学·2021-01-20 16:36

transformer模型_Transformer模型细节理解及Tensorflow实现

Transformer模型使用经典的Encoder-Decoder架构，在特征提取方面抛弃了传统的CNN、RNN，而完全基于Attention机制，在Attention机制上也引入了Self-Attention
weixin_39677203·2020-12-15 16:34

多头注意力机制_拆 Transformer 系列二：Multi- Head Attention 机制详解

拆Transformer系列二：Multi-HeadAttention机制详解在「拆Transformer系列一：Encoder-Decoder模型架构详解」中有简单介绍Attention，Self-Attention
weixin_39845221·2020-12-14 13:15

[CVPR2020]论文翻译SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition

幻灯片1.PNG幻灯片2.PNG幻灯片3.PNG幻灯片4.PNG幻灯片5.PNG幻灯片6.PNG幻灯片7.PNG幻灯片8.PNGAbstract场景文本识别是计算机视觉中的一个热门研究主题。近年来，已经提出了许多基于编码器-解码器框架的识别方法，它们可以处理透视失真和曲线形状的场景文本。但是，他们仍然面临许多挑战，例如图像模糊，照明不均匀以及字符不完整。我们认为，大多数编码器-解码器方法都是基于本
JWDong2019·2020-12-13 19:54

Seq2Seq中的attention机制的实践与理解

Encoder-Decoder结构的通常解释：Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。
Oops·2020-12-07 21:39

TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。Encoder的输入为原始的序列数据，输出为通过NN泛化的表征Tensor（常规操作）；此output便是Decoder的input。通过Encoder进行编码的rawdata，再通过Decoder进行解码为另外完全不同的output（例如：英文到中
Oops·2020-12-07 21:07

无所不能的Embedding5 - skip-thought的兄弟们[Trim/CNN-LSTM/quick-thought]

上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点Q1RNN计算效率低：Encoder-Decoder都是用的RNN,RNN这种依赖上一步输出的计
风雨中的小七·2020-12-07 08:00

多头注意力机制_1. 自注意力与Transformer

1.模型结构大多数神经序列转换模型(neuralsequencetransductionmodels)都使用encoder-decoder结构。
weixin_39732609·2020-12-06 15:45

[论文阅读]Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate

文章目录前言摘要一、神经机器翻译1、机器翻译2、基于RNN的Encoder-Decoder架构二、文章贡献三、模型架构1.译码器：整体概述2.编码器：用于注释序列的双向RNN四、实验设置五、代码实现六、
XMU_MIAO·2020-10-31 21:17

Seq2Seq中的attention机制的实践与理解

Encoder-Decoder结构的通常解释：Encoder中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。
Oops·2020-10-09 13:12

TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。Encoder的输入为原始的序列数据，输出为通过NN泛化的表征Tensor（常规操作）；此output便是Decoder的input。通过Encoder进行编码的rawdata，再通过Decoder进行解码为另外完全不同的output（例如：英文到中
Oops·2020-10-09 13:23

DeepLabv3+

Encoder-decoder逐步重构空间信息来更好的捕捉物体的边缘。DeepLabv3+对DeepLabv3进行了拓展，在encoder-decoder结构上采用SPP模块。
like_study_cat·2020-09-17 07:55

[Pytorch] Sequence-to-Sequence Decoder 代码学习

虽然对encoder-decoder框架的了解已经很多了，但是从未实现过，可谓是“最熟悉的陌生人了”。
nlp_coder·2020-09-16 06:35

Pointer Network, copyNet与attention机制

经典decoder+ATT图:pointernetwork是encoder-decoder结构,前面的encoder提取语义,后面decoder预测(指针指向的)位置.普通的seq2seq摘要的decoder
羚谷光·2020-09-14 15:59

注意力机制实现机器翻译

上图是Encoder-Decoder模型，Decoder中每个单词生成过程如下：其中C是“语义编码C”，f是Decoder的非线性变换函数。
weixin_34176694·2020-09-13 03:05

【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

这篇文章是深度学习应用在视频分析领域的经典文章，也是Encoder-Decoder模型的经典文章，作者是多伦多大学深度学习开山鼻祖Hinton教授的徒子徒孙们，引用量非常高，是视频分析领域的必读文章。
迷川浩浩_ZJU·2020-09-12 06:57

十分钟读懂Beam Search(1/2)

最近研究了一下用基于BERT的encoder-decoder结构做文本生成任务，碰巧管老师昨天的文章也介绍了以生成任务见长的GPT模型，于是决定用两篇文章大家介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略BeamSearch
Congqing He·2020-09-11 21:07

PaperWeekly 第37期 | 论文盘点：检索式问答系统的语义匹配模型（神经网络篇）...

算法工程师目前研发方向为多轮对话系统问答系统可以基于规则实现，可以基于检索实现，还可以通过对query进行解析或语义编码来生成候选回复（如通过解析query并查询知识库后生成，或通过SMT模型生成，或通过encoder-decoder
weixin_34383618·2020-09-10 20:47
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