展开

关键词

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。什么是 Encoder-Decoder ? 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。 总结一下的话:Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴Seq2Seq 更强调目的,Encoder-Decoder 更强调方法Encoder-Decoder 有哪些应用? ? Encoder-Decoder 的缺陷上文提到:Encoder(编码器)和 Decoder(解码器)之间只有一个「向量 c」来传递信息,且 c 的长度固定。

59520

Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工作原理可视化

GREEDY DECODER(贪心解码器)这是最直接的方法,我们选择的词有最高的可能性(贪婪的行动)。虽然它可以生成单词序列,但与其他解码算法相比,输出的质量往往较低。? PURE SAMPLING DECODER(纯采样解码器)纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似,但不是从概率最高的单词中抽取,而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。 TOP-K SAMPLING DECODER(TOP-K抽样解码器)该方法类似于纯采样译码器,但不是使用整个概率分布,而是只对top-k个可能单词进行采样。

43910
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder

    Probabilistic decoder? Probabilistic decoder 的概率图模型 Probabilistic decoder是通过coding theory对 likelihood进行重新解释。 称作 Probabilistic decoder 的原因是,给定 z^n,解码出来的 x^n 也是随机的。 Probabilistic decoder 使用神经网络的输出作为 p(xn)p(x^n) 的参数。 network如何 inference Probabilistic decoder?

    412100

    从 Encoder 到 Decoder 实现 Seq2Seq 模型

    最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给DecoderDecoder 最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量,这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。 DecoderDecoder端,我们主要要完成以下几件事情:对target数据进行处理构造DecoderEmbedding构造Decoder层构造输出层,输出层会告诉我们每个时间序列的RNN输出结果Training 构造Decoder对target数据进行embedding。构造Decoder端的RNN单元。构造输出层,从而得到每个时间序列上的预测结果。构造training decoderdecoder层的代码如下:?构建好了Encoder层与Decoder以后,我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。?

    874130

    Encoder-Decoder with Atrous SeparableConvolution for Semantic Image Segmentation

    在这项工作中,我们考虑两种类型的神经网络,使用空间金字塔池模块或encoder-decoder结构语义分割,前一个捕捉丰富的上下文信息,通过集中特性在不同的决议,而后者是能够获得锋利的物体边界。 Encoder-decoder: 编解码器网络已成功应用于许多计算机视觉任务,包括人体姿态估计,目标检测,以及语义分割。 3.1 Encoder-Decoder with Atrous ConvolutionAtrous convolution:Atrous卷积是一种强大的工具,它允许我们明确地控制由深度卷积神经网络计算的特征的分辨率

    17320

    六、原生Feign的解码器Decoder、ErrorDecoder

    你现在没有决定的权利,但你有决定未来的权利 代码下载地址:https:github.comf641385712feign-learning 前言上文 介绍了Feign的编码器Encoder,本篇继续了解它的解码器Decoder ----解码器Decoder将HTTP响应feign.Response解码为指定类型的单一对象。 当然触发它也有前提:响应码是2xx方法返回值既不是voidnull,也不是feign.Response类型public interface Decoder { response:代表请求响应 type Logger.ErrorLogger()).logLevel(Logger.Level.FULL) .retryer(Retryer.NEVER_RETRY) 自定义一个临时的iterator解码器来实现 .decoder

    8.5K13

    BurpSuite系列(八)----decoder模块(编码模块)

    一、简介Burp Decoder是Burp Suite中一款编码解码工具,将原始数据转换成各种编码和哈希表的简单工具,它能够智能地识别多种编码格式采用启发式技术。二、模块说明? 通过有请求的任意模块的右键菜单send to Decoder或输入数据选择相应的数据格式即可进行解码编码操作,或直接点击Smart decoding进行智能解码。? 更重要的是,对于同一个数据,我们可以在Decoder的界面,进行多次编码解码的转换。?

    33120

    Encoder-Decoder自动生成对联,要试试么?

    这种严格的对仗关系意味着极强的映射规律性,而这个用RNN和Encoder-Decoder来说正好是能够发挥它们长处的地方,所以说Encoder-Decoder加上RNN配置是非常适合用来做对联的。 Encoder-Decoder模型Encoder-Decoder框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式,应用场景异常广泛。 抽象的Encoder-Decoder框架Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解: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。 很明显,这个问题直接可以由Encoder-Decoder框架来进行下联自动生成。这种场景是典型的Encoder-Decoder框架应用问题。 我们所需要做的就是配置好Encoder-Decoder框架的具体模型,比如Encoder和Decoder都采用RNN模型来做,图2展示了用Encoder-Decoder框架做对联下联自动生成的架构图。?

    40900

    【分享】vcu-ctrl-sw里decoder的退出机制

    有工程师询问vcu-ctrl-sw里decoder的退出机制。 下面的内容,根据vcu-ctrl-sw 2020.2分析。 Decoder运行的主要代码是AsyncFileInput里的run(),以线程运行。run()里调用BasicLoader里的ReadStream(),不断读取文件()。 decoderAlreadyDestroyed) AL_Decoder_Destroy(hDec); });… … … }建议参考SafeChannelMain()实现Decoder的管理,比如实现多个 decoder的创建和退出。

    9020

    JCIM|用Transformer-decoder模型进行分子生成

    2021年10月25日,JCIM杂志发表MolGPT: Molecular Generation Using a Transformer-Decoder Model。 该文章提出用Transformer-decoder模型进行分子生成。以下是全文主要内容。摘要应用深度学习技术的分子生成在药物设计中极具吸引力。 4.结论在这项工作中,作者设计了一个名为MolGPT的Transformer-decoder的模型用于分子生成。这个模型利用了掩蔽的自我注意机制,使其更简单地学习字符串标记之间的长距离依赖关系。

    9310

    从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型(算法+代码)

    最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给DecoderDecoder 最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量,这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。 构造Decoder对target数据进行embedding。构造Decoder端的RNN单元。构造输出层,从而得到每个时间序列上的预测结果。构造training decoderdecoder层的代码如下:构建好了Encoder层与Decoder以后,我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。 ,Decoder再基于这个输入得到输出。

    1.9K60

    CTF小技巧:文本解密工具 Text Decoder Toolkit

    欢迎来到文本解码挑战赛! T{4 G=C 9<=E B63 3<3;G /<2 9<=E G=C@A3:4^ G=C <332 <=B 43/@ B63 @3A...

    1K100

    论文阅读学习 - (DeeplabV3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution

    论文阅读学习 - (DeepLabV3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 摘要: 空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling,SPP) 和 编码-解码结构(encode-decoder) 用于语义分割的深度网络结构. SPP、Encoder-Decoder 和 Encoder-Decoder with Atrous Conv(DeepLabV3+ ) 网络结构对比. Encoder-Decoder with Atrous Convolution1.1 Atrous ConvolutionAtrous Convolution 扩展了标准的网络卷积操作,其通过调整卷积 background class.crop_size=513×513,initial_learning_rate=0.007,poly,fine-tune.output_stride=16,随机裁剪数据增强.3.1 Decoder

    1.4K20

    在Feign接口中返回泛型类型——自定义Decoder

    $Proxy129.invoke(Unknown Source)原来是当接口返回类型定义成泛型时,Feign的解码器Decoder(Feign默认的解码器是SpringDecoder)在解析接口响应内容的时候 1、定义一个 解析 返回类型为泛型 的 Feign接口 的 解码器GenericsFeignResultDecoder,需要实现Decoder接口;2、定义一个CustomizedConfiguration openpost) public R invoke(@RequestBody T request); public class CustomizedConfiguration{ @Bean public Decoder feignDecoder() { return new FeignResultDecoder(); } } public class GenericsFeignResultDecoder implements Decoder

    3K20

    万字长文 | 图表示学习中的Encoder-Decoder框架

    图表示学习Encoder-Decoder框架介绍和拓展本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架,该框架可以启发关于 Decoder的形式是多样化的,但是最常用的是pairwise decoder, 即,Decoder的输入是Node Pair的embeddings,输出是一个实数,衡量了这两个Node在原始Graph 在decoder中使用。Decoder Function, ,基于embeddings,重构Node相似性。通常不包含训练参数。例如使用点乘、欧式距离等来表示相似性。 此时SDNE的解码器是unary decoder,即不是上文提到的pairwise decoder。 。 即节点 和邻居节点的相似值。Loss为: 。 Decoder和DeepWalkNode2Vec也一样。

    41520

    【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要

    Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要作者:Jason Brownlee Encoder-DecoderLong Short-Term Memory Networks(编码器-解码器长期短期记忆网络)https:machinelearningmastery.comencoder-decoder-long-short-term-memory-networks RNNs and Beyond, 2016.Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks, 2017.相关:Encoder-Decoder 参考链接:https:machinelearningmastery.comencoder-decoder-models-text-summarization-keras

    1.8K50

    Decoder++:一款专用于渗透的多数据格式编码解码工具

    Decoder++Decoder++是一款专用于渗透测试的多数据格式编码解码工具,该工具是一款可扩展的工具,专为渗透测试人员和软件开发人员设计,可以将目标数据编码解码为各种不同的数据格式。 ++支持使用pip命令安装,安装命令如下:# Install using pip pip3 install decoder-plus-plus除此之外,广大研究人员可以直接将该项目源码直接从其GitHub 图形化用户接口如果你更倾向于使用图形化用户接口来进行数据转换的话,Decoder++给我们提供了两个选项,即主窗口模式(main-window-mode)和对话框模式(dialog-mode)。 如果你想要在类似BurpSuite这样的工具或其他脚本中来调用Decoder++的话,这种方式就非常方便了。 命令行接口如果不想使用图形化界面,并且还想使用Decoder++所提供的更多数据转换方法的话,推荐大家使用Decoder++的命令行接口:$ python3 dpp.py -e base64 -h sha1

    25420

    Nature neuroscience:利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本的机器翻译

    距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久,但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据...

    26310

    使用 pocketsphinx 做中文语音识别时报错 ERROR: Input audio file has sample rate , but decoder expects [...

    zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile.wavERROR: continuous.c, line 136: Input audio file has sample rate , but decoder

    29230

    【论文推荐】最新六篇机器翻译相关论文—综述、卷积Encoder-Decoder神经网络、字翻译、自编码器、神经短语、RNNs

    A Multilayer Convolutional Encoder-Decoder Neural Network for Grammatical Error Correction(多层卷积Encoder-Decoder grammatical, orthographic, and collocation errors in text using a multilayer convolutional encoder-decoder

    91550

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券