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视频编码的过程是由视频编解码器或视频压缩标准决定的。 什么是编解码器? 视频编解码器是通过软件或硬件应用完成的视频压缩标准。每个编解码器都由一个编码器和一个解码器组成,前者用于压缩视频,后者用于重现视频的近似值。编解码器的名称实际上是将这两个概念合并成一个词:Encoder和Decoder. 视频编解码器的例子包括...
Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。 Decoder(解码器): 解码器的任务是从...
训练时编码器对输入向量进行映射,得到编码后的向量;解码器对编码向量进行映射,得到重构后的向量,它是对输入向量的近似。编码器和解码器同时训练,训练的目标是最小化重构误差,即让重构向量与原始输入向量之间的误差最小化,这与PCA非常类似。因此样本x的标签值就是样本自身。 训练完成之后,在预测时只使用编码器而不再...
解码器 如 编码器-解码器 部分所述， 基于 transformer 的解码器定义了给定上下文编码序列条件下目标序列的条件概率分布:pθdec(Y1:m∣X1:n)根据贝叶斯法则，在给定上下文编码序列和每个目标变量的所有前驱目标向量的条件下，可将上述分布分解为每个目标向量的条件分布的乘积:pθdec(Y1:m∣X1:n)=∏i=1mpθdec(...
编码器在编码器的接口中,我们只指定长度可变的序列作为编码器的输入X。任何继承自Encoder基类的模型将完成代码实现。from torch import nn #@save class Encoder(nn.Module): """编码器-解码器架构的基本编码器接口""" def __init__(self, **kwargs): super(Encoder, self).__init__(**kwargs) def ...
1.音频编码/解码 音频编码器将原始的音频信号转换为某种格式,以便在数字音频设备、电影、广播等媒介上进行传输和存储。解码器则将已编码的音频信号还原成原始的音频文件。 2.视频编码/解码 视频编码器将原始的视频信号转换为某种格式,以便在数字视频设备、电影、广播等媒介上进行传输和存储。解码器则将已编码的...
基于transformer 的编码器-解码器模型是表征学习和模型架构这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩博文。此外,建议读者对自注意力 (self-attention) 架构有一个基本了解,可以阅读 Jay Alammar 的这篇博文复习一下原始 ...
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想,大的有集成学习,没有免费午餐,奥卡姆剃刀;小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题,存在着一类通行的解决思路,其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构,背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。
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