1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列.以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀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(encod

Feign 的编码器.解码器和客户端都是支持自定义扩展,可以对请求以及结果和发起请求的过程进行自定义实现,Feign 默认支持 JSON 格式的编码器和解码器,如果希望支持其他的或者自定义格式就需要编写自己的编码器和解码器,如果希望编写自己的编码器,需要实现 feign.codec.Encoder 接口,解码器需要实现 feign.codec.Decoder 接口,示例如下: 自定义编码器和解码器 自定义编码器 实现的自定义编码器只是输出了需要编码的参数信息,而具体的编码还是使用 JSON 格式

Feign 的编码器.解码器和客户端都是支持自定义扩展,可以对请求以及结果和发起请求的过程进行自定义实现,Feign 默认支持 JSON 格式的编码器和解码器,如果希望支持其他的或者自定义格式就需要编写自己的编码器和解码器,如果希望编写自己的编码器,需要实现 feign.codec.Encoder 接口,解码器需要实现 feign.codec.Decoder 接口,示例如下: 自定义编码器和解码器 自定义编码器 实现的自定义编码器只是输出了需要编码的参数信息,而具体的编码还是使用 JSON 格式

from mxnet import nd h_forward = nd.array([1,2]) h_backward = nd.array([3,4]) h_bi = nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0) print(h_bi) [1. 2. 3. 4.] <NDArray 4 @cpu(0)> 不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a.权重的求法用了softmax.e的求法和St-1和ht有关. 不同的注意力机制就是对a的设计不同. 原论

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.3 集束搜索Beam Search 对于机器翻译来说,给定输入的句子,会返回一个随机的英语翻译结果,但是你想要一个最好的英语翻译结果.对于语音识别也是一样,给定一个输入的语音片段,你不会想要一个随机的文本翻译结果,你想要一个最接近愿意的翻译结果. Jane visite l'Afrique en septembre 希望翻译成英文句子 Jane is visiting Africa in September

1. H.264/AVC的应用 H.264 不仅具有优异的压缩性能,而且具有良好的网络亲和性,这对实时的视频通信是十分重要的.和 MPEG-4 中的重点是灵活性不同,H.264 着重在压缩的高效率和传输的高可靠性,因而其应用面十分广泛.H.264 支持三个不同档次: 基本档次:主要用于“视频会话”,如会议电视,可视电话,远程医疗.远程教学等: 扩展档次:主要用于网络的视频流,如视频点播: 主要档次:主要用于消费电子应用,如数字电视广播,数字视频存储等. 2. H.264/AVC编解码器 H.26

[译]Flutter JSON和序列化   很难想象一个移动应用程序不需要与Web服务器通信或在某些时候容易存储结构化数据.制作网络连接的应用程序时,迟早需要消耗一些好的旧JSON. 本指南介绍了如何在Flutter中使用JSON.它涵盖了在不同场景中使用哪种JSON解决方案,以及原因. 哪种JSON序列化方法适合我? 本文介绍了使用JSON的两种常规策略: 手动序列化 使用代码生成进行自动序列化 不同的项目具有不同的复杂性和用例.对于较小的概念验证项目或快速原型,使用代码生成器可能过度.对于具

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢!http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644简介在这个项目中,我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络,这个网络实现法文翻译成英文.这个项目是Sean Robertson写的稍微复杂一点的教程,但对学习PyTorch还是有很大的帮助. 本文通过序列网络的这种简单而强大的思想来实现的,其中包括两个循环神经网络一起工作以将一个序列转换为另一个序列. 编码器网络(Enc

深度学习 严恩·乐库  约书亚•本吉奥  杰弗里·希尔顿 摘要深度学习是计算模型,是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据.这些方法极大地提高了语音识别.视觉识别.物体识别.目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平.深学习发现复杂的结构,在大数据集,通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变其内部参数,用于计算每个层中表示从前一层的表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音等方面都带来了新的突破,而递归网络在连续的数据,如文本和语音有更出彩的表现.引言机器学习技术增强了现代社会的许多方

变分自编码器(VAE)组合了神经网络和贝叶斯推理这两种最好的方法,是最酷的神经网络,已经成为无监督学习的流行方法之一. 变分自编码器是一个扭曲的自编码器.同自编码器的传统编码器和解码器网络一起,具有附加的随机层. 编码器网络之后的随机层使用高斯分布对数据进行采样,而解码器网络之后的随机层使用伯努利分布对数据进行采样. 与 GAN 一样,变分自编码器根据它们所接受的分布来生成图像和数字.VAE允许设置潜在的复杂先验,从而学习强大的潜在表征. 下图描述了一个 VAE.编码器 qφ(z|x) 网络近似

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原文地址:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一.什么是自编码器(Autoencoder) 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的.有损的.从样本中自动学习的.在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的.1)自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependent),这意味着自动编码器只能压缩那些与训练数据类似的数据.比如,使用人脸训练

编写一个网络应用程序需要实现某种编解码器,编解码器的作用就是讲原始字节数据与自定义的消息对象进行互转.网络中都是以字节码的数据形式来传输数据的,服务器编码数据后发送到客户端,客户端需要对数据进行解码,因为编解码器由两部分组成: Decoder(解码器) Encoder(编码器) 解码器负责处理"入站"数据,编码器负责处理"出站"数据.编码器和解码器的结构很简单,消息被编码后解码后会自动通过ReferenceCountUtil.release(message)释放.

自编码器是一种很好的降维技术,它可以学习到数据中非常有用的信息.而收缩自编码器作为正则自编码器的一种,其非线性降维效果非常好,并且它的过程可以通过流形知识来解释. 基础知识 1.自编码器 自编码器是一种降维的技术,由编码器和解码器两部分组成,架构图如下.编码器 \(f\) 用来输出降维后的表示 \(h\),而解码器 \(g\) 则通过最小化代价函数从编码器的输出 \(h\) 来重构原始的输入 \(x\),输出 \(r\). 编码器 \(f\) 和解码器 \(g\) 的内部结构是一个仿射函数(线性

netty通讯需要对数据进行编码,解码,于是我们需要用到netty的编码器.解码器   netty 提供的解码器 DelimiterBasedFrameDecoder 解决TCP的粘包解码器 StringDecoder 消息转成String解码器 LineBasedFrameDecoder 自动完成标识符分隔解码器 FixedLengthFrameDecoder 固定长度解码器,二进制 Base64Decoder base64 解码器 netty 提供的编码器 Base64Encoder bas

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 概述: 上一小章我们介绍了解码器, 这一章我们介绍编码器 其实编码器和解码器比较类似, 编码器也是一个handler, 并且属于outbounfHandle, 就是将准备发出去的数据进行拦截, 拦截之后进行相应的处理之后再次进发送处理, 如果理解了解码器, 那么编码器的相关内容理解起来也比较容易 第一节: writeAndFlush的事件传播 我们之前在学习pipeline的时候, 讲解了write事件的传播过程, 但在实际使用的时候, 我们通常不会调

原帖地址:http://blog.csdn.net/austinblog/article/details/25127533 该文将以X264编码器为例,解释说明FFMPEG是怎么调用第三方编码器来进行编码的.     所有编码器和解码器都是在avcodec_register_all()函数中注册的.从中可以找到视频的H264解码器和X264编码器: REGISTER_DECODER(H264, h264); REGISTER_ENCODER(LIBX264, libx264); 他们都是通过一下

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这