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...
这样的一种code-content不对称性说明了编码(encoding)和解码(decoding)的区别(见上图)。就像前两章介绍的那样,encoding指的是用内部或者环境的变量来预测神经活动,而decoding指的是从神经活动中预测这些变量(在许多文献中也会成为多变量模式分析MVPA)。例如,fMRI中最常用的encoding方法就是用一般线性模型(GLM)模型来评...
在模型开发过程中,他们设计了一种基于一维卷积神经网络的轻量级解码模型,在保证解码精度的同时,大幅降低了系统的计算成本,使得解码速度和能效达到理想状态。 完成模型设计后,他们将传感器与解码算法集成到一个便携式静默语音界面系统中,并在健康人群中进行了实际应用测试。 通过一系列的模拟场景(如安静环境、嘈杂环境和不...
解码器模型在应显示该帧时会验证该帧是否可用,并且在应解码一帧时在缓冲池中有一个空闲位置。 解码过程 AV1解码器模型的解码过程将对平滑缓冲区和解码器帧缓冲区的操作联系在一起。特别地,解码器模型确定何时开始帧解码以及从平滑缓冲器中移除帧比特,这立即使平滑缓冲器的饱和度降低了相应的量。解码器模型还会计算...
自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)是人工智能领域的重要研究方向之一,而编码器-解码器模型是NLP领域常用的模型之一。本文将探讨编码器-解码器模型在NLP任务中的应用,并介绍一些改进方法,以提升其性能和效果。 一、编码器-解码器模型概述 编码器-解码器模型是一种基于神经网络的序列到序列(Sequence-to-Sequen...
另外,基于<战略目标解码模型>还可以识别企业<能力架构>中,哪些是关键的能力项。识别后可以在<战略能力分析矩阵>中将含有关键三级能力项的二级能力项用特定的颜色(如上图所示的红色)标识出来。这就是很多企业<能力热图>的由来。 那么,如何识别关键能力项呢?这还需要从<战略目标解码模型>说起。
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。
Vaswani 等人在其名作Attention is all you need中首创了基于 transformer的编码器-解码器模型,如今已成为自然语言处理 (natural language processing,NLP) 领域编码器-解码器架构的事实标准。 最近基于 transformer 的编码器-解码器模型训练这一方向涌现出了大量关于预训练目标函数的研究,例如T5、Bart、Pegasus、ProphetNe...
其中,BEM模型的核心,是通过对战略逐层解码,导出可衡量和管理的战略KPI,以及可执行的重点工作和改进项目,并采用系统有效的运营管理方法,来确保战略目标达成。 BEM模型,分为以下六个步骤。 01 明确战略方向及其运营定义 企业的战略方向,是对“未来的仗要怎么打”问题的解答,是一种基于对未来的判断。
基准模型 我们首先介绍一下用作所有实验的起点的基准模型。 所选择的基准模型配置应该要在翻译任务上有足够好的表现。 嵌入:512 维 RNN 单元:门控循环单元(GRU) 编码器:双向 编码器深度:2 层(每个方向各 1 层) 解码器深度:2 层 注意:Bahdanau 风格的 ...