编码器-解码器网络是一个很成功的翻译模型。这个模型接受一个序列作为输入,并将序列中的信息编码为中间表示。然后解码器解码中间表示为目标语言。在我们的这个项目中,输入序列是法语句子,输出是相应的英语翻译。 在我们深入编码器和解码器如何工作之前,我们需要了解下模型是如何表示我们的数据的。在对模型的工作机制一...
编码器:一个RNN模型,其将整个源序列读取为固定长度的编码。 解码器:也是一个RNN模型,其将编码的输入序列进行解码,以输出目标序列。 下图显示了编码器和解码器之间的关系。 编码器-解码器网络的例子 来自于文章“Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”,2014。 长短期记忆递归神经网络通常被编码器和解...
18.【Transformer】-位置编码与TNT模型 08:50 19.【Transformer】-TNT模型细节分析 09:56 20.【VIT算法】-项目配置说明 06:08 21.【VIT算法】-输入序列构建方法解读 07:54 22.【VIT算法】-注意力机制计算 07:10 23.【VIT算法】-输出层计算结果 07:48 24.【swintransformer算法】-swintransforme 05...
自编码器是一种由编码器和解码器组成的神经网络模型。编码器将输入数据映射到一个低维的潜在空间表示,解码器则将潜在空间的表示映射回原始输入空间。自编码器的目标是最小化重构误差,即使得解码器的输出尽可能接近输入数据。 自编码器的基本原理是通过限制编码器和解码器之间的信息流动,使得模型能够学习到输入数据的...
将脑部磁共振成像(MRI)转化为诊断用正电子发射断层扫描(PET):通过基于注意力的编码器-解码器网络从多对比度MRI合成15O-水PET脑血流量(CBF)。 01文献速递介绍 脑血管疾病是全球性的公共健康问题,影响着所有种族和民族群体(Yusuf等,2001)。仅中风每年就影响1500万人,导致500万人死亡和500万人永久性残疾,对家庭、社...
金融界2024年11月15日消息,国家知识产权局信息显示,华为技术有限公司和浙江大学申请一项名为“一种视频编解码网络的参数更新方法及相关设备”的专利,公开号CN 118945365 A,申请日期为2023年5月。 专利摘要显示,本申请实施例公开了一种视频编解码网络的参数更新方法及相关设备,其中,视频编码网络的参数更新方法包括:采用...
基本的编码器-解码器模型一般都配有注意力模型(Bahdanau et al., 2015),这样就可以在解码过程中重复访问源序列。在给定解码器当前状态的情况下,可以计算出源序列中的元素的概率分布,然后使用计算得到的概率分布将这些元素的特征选择或聚合在解码器使用的单个「上下文」向量中。与依赖源序列的全局表征不同,注意力机制...
本次实验完成了RNN、GRU、LSTM和BiRNN四种神经网络模型的PyTorch实现,并通过调整模型超参数进行优化。在数据集上进行测试后,得到如下结果: RNN模型: 隐藏层数量:2 隐藏单元数:128 准确率:75.3% GRU模型: 隐藏层数量:1 隐藏单元数:256 准确率:81.5%
开源的 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持 AI 搜索、Artifact、图像理解和图像生成,简直是全能选手。特别是图像生成功能,还能免费使用 FLUX,真是让人兴奋不已。Pixtral 12B 也是一大亮点,原生多模态设计,表现卓越,尤其在遵循指令方面。新型 400M 参数视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 参数多模态解码器,...
步骤2,在步骤1中建立的模型中增加一个可变的决策阈值形成新的模型,用以对原有模型进行实时修正; 步骤3,基于编码器-解码器模型搭建车辆轨迹预测模型,按步骤2的模型来计算目标车辆的换道概率把目标车辆的换道概率和车辆的运动信息合并,作为轨迹预测模型的输入。