encoder-decoder 第9页

详解Transformer

1.概述在介绍Transformer模型之前，先来回顾Encoder-Decoder模型中的Attention。

爱吃饼干和酸奶的螺丝·2020-09-10 16:37

NLP预训练语言模型（三）：逐步解析Transformer结构

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域

机智的可达鸭·2020-09-10 09:25

【论文翻译】SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

Segnet:一种用于图像分割的深度卷积编码－解码架构摘要我们展示了一种新奇的有实践意义的深度全卷积神经网络结构，用于逐个像素的语义分割，并命名为SegNet.核心的可训练的分割引擎包含一个编码网络，和一个对应的解码网络，并跟随着一个像素级别的分类层.编码器网络的架构在拓扑上与VGG16网络中的13个卷积层相同.解码网络的角色是映射低分辨率的编码后的特征图到输入分辨率的特征图.具体地，解码器使用在

明天去哪·2020-08-26 08:39

深度学习换脸：faceswap项目实践

faceswap项目解析一、简介二、数据提取三、模型训练四、人脸转换五、总结一、简介faceswap是采用人脸encoder-decoder的方式进行换脸，先提取人脸，包括人脸分割的mask，然后将两个人的人脸用同一个

atd_·2020-08-25 04:54

Self-Attention与Transformer

1.由来在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。但是这种方式是基于RNN模型，存在两个问题。一是RNN存在梯度消失的问题。

S_ssssssk·2020-08-24 04:48

SegNet: A Deep convolutioa Encoder-Decoder Architecture for image Segmentation

摘要我们呈现了一个新颖和实践可行的深度全卷积模型来进行逐像素的语义分割，网络名叫做SegNet。核心的训练分割的引擎包含一个编码网络和一个与之相联系的解码网络，后面还有一个逐像素的分类层。编码网络的结构拓扑上和VGG16的前13层网络相同。解码网络的作用是将低分辨率的编码特征图映射成输入分辨率的特征图来完成逐像素的分类。我么的SegNet形式上的新颖之处在于解码网络对低分辨率输入特征图进行上采样。

李泽滨_123·2020-08-24 03:22

《Attention is all you need》翻译

3ModelArchitecture大多数自然语言转换模型都有一个encoder-decoder结构：encoder:把输入的离散符号序列x=(x1,...,xn)x=(x_1,...,x_n)x=(x1

void_p·2020-08-24 03:43

Attention机制

目录Encoder-Decoder框架Soft-Attention模型Attention机制的本质思想Hard-Attention模型Local-Attention模型静态Attention模型Self-Attention

CQUPT-Wan·2020-08-24 03:14

Semantic Segmentation--SegNet:A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture..论文解读

title:SemanticSegmentation–SegNet:ADeepConvolutionalEncoder-DecoderArchitecture…论文解读tags:ObjectDetectionSemanticSegmentationSegNetcategories:PaperReadingdate:2017-11-1016:58:36mathjax:truedescription:

DFann·2020-08-24 02:23

NLP中LSTM 的attention 机制的应用讲解

/dllearning/p/7834018.htmlpdf版的链接：https://pan.baidu.com/s/1bkAnCNRvmGzg8fLeIdzHJA1.为什么要使用attention由于encoder-decoder

地主家的小兵将·2020-08-23 23:03

【从 0 开始学习 Transformer】上：搭建与理解

在我的码云上阅读1.前言2.参考代码、文章及部分插图来源3.在开始前的推荐了解3.1.循环神经网络（RNN）3.2.基于编码-解码（encoder-decoder）的序列到序列（sequence2sequence

SangrealLilith·2020-08-23 05:59

seq2seq模型案例分析

1seq2seq模型简介seq2seq模型是一种基于【Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。

little_fat_sheep·2020-08-23 04:58

Skip-Thought Vector学习笔记

文章目录一、skip-thought思想及结构二、模型（encoder-decoder）1、编码器：2、解码器：3、损失函数：三、词汇扩展：四、训练模型技巧参考资料一、skip-thought思想及结构

潘多拉星系·2020-08-23 04:57

[译] RNN 循环神经网络系列 3：编码、解码器

原文地址：RECURRENTNEURALNETWORKS(RNN)–PART3:ENCODER-DECODER原文作者：GokuMohandas译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/

weixin_33814685·2020-08-22 14:51

Attention原理及TensorFlow AttentionWrapper源码解析

Seq2Seq首先来简单说明一下Seq2Seq模型，如果搞过深度学习，想必一定听说过Seq2Seq模型，Seq2Seq其实就是SequencetoSequence，也简称S2S，也可以称之为Encoder-Decoder

旧梦如烟·2020-08-22 14:59

神经机器翻译中的Attention机制

基于encoder-decoder的模型NMT系统使用RNN将源语句（比如，一句德语）编码为一个向量，然后同样用RNN将其解码为英语。如上图中，“Echt”,”D

u010105243·2020-08-22 13:58

Keras实现Seq2Seq预测模型

一个基于keras实现seq2seq(Encoder-Decoder)的序列预测例子序列预测问题描述：输入序列为随机产生的整数序列，目标序列是对输入序列前三个元素进行反转后的序列，当然这只是我们自己定义的一种形式

Data_driver·2020-08-22 13:51

项目实战(七) - - 机器翻译（二）Seq2Seq+Attention

项目实战（七）--机器翻译（二）Seq2Seq+Attention1.任务概述2.算法流程3.代码实现与解析1.任务概述在上篇Seq2Seq的文章中我们介绍了怎么用encoder-decoder框架实现机器翻译任务

布拉拉巴卜拉·2020-08-22 11:56

利用pytorch实现一个encoder-decoder

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimportcmimportnu

melo4·2020-08-22 03:48

Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation (DeepLab v3+) 论文笔记

《Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation》论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.02611tensorflow官方实现：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab本文主要参考了C

庸木·2020-08-22 00:45

对话系统论文集（12）-状态跟踪

半监督：部分标记，部分未标记创新点：没有使用RL未标记数据：1）通过encoder-decoder产生explicittextspan（St）（对话历史）：输入是Ut和Rt-1（向量链接），本次提问和上一次回答

zixufang·2020-08-21 07:17

【论文学习记录】Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

这篇论文是对deeplabv3架构的改进，即deeplabv3+，论文原文《Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation》。这里就是记录一些关键点，比较简略，详细的内容【论文学习记录】RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation已经

heiheiya·2020-08-20 23:05

Seq2seq模型、机器翻译学习笔记

Seq2seq模型当输入和输出都是不定长序列时，可以使⽤编码器—解码器（encoder-decoder）或者seq2seq模型。这两个模型本质上都⽤到了两个循环神经⽹络，分别叫做编码器和解码器。

zhangycode·2020-08-17 17:17

使用auto-encoder实现数据压缩、分类预测

通过encoder-decoder的结构形成一个负、正金字塔的瓶颈结构(必须是瓶颈结构，才能起到压缩的效果，不然就成了复制了)，对数据进行压缩并还原，以还原程度为指标来训练网络。

秦伟H·2020-08-17 12:42

Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder

HierarchicalRecurrentEncoder-DecoderBuildingEnd-to-EndDialogueSystemsUsingGenerativeHierarchicalNeuralNetworkModelsIntroductionseq2seq的典型方法，用前N-1句话生成第N句话。假如说现在A,B对话内容是：a1,b1,a2,b2a1,b1,a2,b2,其中每个都表示一句

angus_monroe·2020-08-17 12:49

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·2020-08-17 11:38

Generative Face Completion

2.Approach2.1NetworkarchitectureNetworkarchitectureGenerator：生成器就是常见的Encoder-decoder结构；Discriminator：

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 10:35

pytorch实现task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。注意力机制与Seq2seq模型在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步

xh6312643·2020-08-16 10:57

论文《Attention Is All You Need》及Transformer模型

Transformer模型：Transformer采用encoder-decoder结构，舍弃了RNN的循环式网络结构，完全基于注意力机制来对一段文本进行建模。

满腹的小不甘·2020-08-16 05:16

关于端到端文本生成中的稀疏词与未登录词问题的探讨

本文以Encoder-Decoder的端到端文本生成任务，神经机器翻译（NMT）或生成式对话（Chat-bot）为研究对象，并基于此进行探讨。Encoder-Decoder是一个十分适合于处理端到端文

暴躁的猴子·2020-08-15 14:12

EDCF阅读笔记：Reinforced Representation Learning for High Performance Visual Tracking

因此作者加入了Encoder-Decoder结构，通过解码出

Fan72·2020-08-15 14:14

A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer（一个风格转换的风格感知损失）CVPR2018

AStyle-AwareContentLossforReal-timeHDStyleTransfer该论文贡献：提出了一个风格感知损失函数，与一个encoder-decoder网络联合训练训练出特定艺术家风格

光遇旅人·2020-08-15 11:56

High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs个人理解

有趣的一点在于作者能通过low-dimensionfeaturechannel作为生成器的输入来实现实例级的目标修改，效果如下图：论文中该方法的实现，1）作者训练一个生成器网络E去找图片中每个实例对应的低维特征，E是一个encoder-decoder

光遇旅人·2020-08-15 10:09

SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 视频语义分割

先进入到https://github.com/TimoSaemann/caffe-segnet-cudnn5，下载caffe-segnet-cudnn5-master.zip再进入到https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial再下载SegNet-Tutorial-master.zip准备工作：1.先准备opencv，我测试的是opencv3.1.0

lemianli·2020-08-15 07:03

U-Net实现缺陷检测

该网络结构如下图所示，其整体的流程实际上是一个编码和解码（encoder-decoder）的过程。

moumde·2020-08-14 15:53

PaddleHub（3）

为了使多尺度信息融合，我们使用encoder-decoder。因为骨干网络用了Xception模型，所以可以提高运行速率。

肖俊杰·2020-08-13 11:00

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（二）

resblock_basic模块4.resconv_basic模块5.upconv模块6.get_disp模块四、loss函数五、main函数总结前言接上一篇博文，本篇博文介绍3-5部分内容三、模型建立算法采用encoder-decoder

caikw62·2020-08-13 10:02

Encoder-Decoder两大Attention机制解释

前面的博客，博主主要集中在讲解文本分类方面，后续会多写一点序列生成以及智能问答方面的博客，供大家交流。今天博主主要来介绍Seq2Seq模型中的比较著名的两大attention机制：Bahdanau和Luong。Seq2seq在介绍Attention机制之前，首先简单地介绍下Seq2Seq的模型框架。Seq2Seq可以解决文本序列生成的任务：机器翻译和自动摘要生成等。Seq2Seq由Encoder和

酸辣螺丝粉·2020-08-12 14:05

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

欢迎点击参观我的——>个人学习网站注：本文的所有模型只涉及自然语言处理领域，同时本文不涉及太多复杂公式推导。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

iTensor·2020-08-12 14:59

对tensorflow 中的attention encoder-decoder模型调试分析

1#-*-coding:utf8-*-23__author="buyizhiyou"4__date="2017-11-21"567importrandom,time,os,decoder8fromPILimportImage9importnumpyasnp10importtensorflowastf11importpdb12importdecoder13importrandom1415'''16在

weixin_30628077·2020-08-12 13:07

深度学习方法（八）：自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型...

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imagecaption的应用

weixin_30341735·2020-08-12 13:47

encoder-decoder/attention model小结（11_27组会）

文章目录1encoder-decoder2attentionmodelattentionmodel的成本1encoder-decoder主要摘自https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/54605408编码：输入序列转化成固定长度的向量解码：固定长度的向量转化成输出序列不妨假设encoder模型和decoder模型都是RNN，局限性：编码器将整

tiaozhanzhe1900·2020-08-12 12:43

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现理论背景代码实现关键词:Encoder-Decoder,LSTM,WordEmbedding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

JackMeGo·2020-08-12 12:37

Attention的本质：从Encoder-Decoder（Seq2Seq）理解

目录1.前言2.Encoder-Decoder(Seq2Seq)框架3.Attention原理3.1SoftAttention介绍4.Attention机制的本质思想5.总结1.前言注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的

满腹的小不甘·2020-08-12 12:10

Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 以及Transformer之间的关系

一、Encoder-Decoder模型首先我们来了解一下Encoder-Decoder模型，Encoder-Decoder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，称之为Encoder-Decoder

Wisimer·2020-08-12 10:15

[nlp] Encoder-decoder模型&Attention机制

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47063917https://medium.com/syncedreview/a-brief-overview-of-attention-mechanism-13c578ba9129https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/81940355回顾RNN，要设置max_len,选

熊熊的小心心·2020-08-12 10:37

Transformer详解

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

深圳湾刘能·2020-08-12 10:46

Encoder-Decoder模型和Attention模型

Encoder-Decoder模型及RNN的实现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

生活不只*眼前的苟且·2020-08-12 10:31

论文解析之Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Co

论文名：ImageRestorationUsingVeryDeepConvolutionalEncoder-DecoderNetworkwithSymmetricSkipConnection------------------2016NIPS论文针对图像修复方向，提出了一种跳跃链接的残差网络，总体来说论文结构简单，不过有点意思，所以简单说一下：网络结构如下图所示：1.首先对输入进行卷积，卷积用来提

无奈的小心酸·2020-08-10 22:36

Image Restoration Using Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections

一、本文的主要贡献1.卷积和反卷积对称网络结构的提出Averydeepnetworkarchitecture,whichconsistsofachainofsymmetricconvolutionalanddeconvolutionallayers,forimagerestorationisproposedinthispaper.Theconvolutionallayersactasthefeat

man_world·2020-08-10 18:02

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