你可能已经注意到，我已经把 “sentence transformer”和 "双编码器（bi-encoder） "这两个术语几乎交替起来使用。这是有原因的：它们在许多场景下是可以互换的。Sentence transformer只是指Python包中的sentence-transformers和原始论文SBERT，而双编码器更多的是指实际的模型架构。交叉编码器的低效率弱点正是双编码器大...
这些都是预训练好的 Tensorflow 模型，给定长度不定的文本输入，返回一个语义编码。这些编码可用于语义相似性度量、相关性度量、分类或自然语言文本的聚类。大型通用句型编码器模型是用我们介绍的第二篇文章中提到的 Transformer 编码器训练的。它针对需要高精度语义表示的场景，牺牲了速度和体积来获得最佳的性能。精简版...
【摘要】 前言语义分割的本质是像素级别的物体分类任务,其基本结构可以被概括为编码器-解码器结构(Encoder-Decoder)。输入图像经过“编码”阶段提取出颜色、纹理、边缘等低级特征,再经过“解码”阶段将获取的低级特征信息进行加工获取富含语义信息和物体分类相关的高级特征信息,然后通过相关上采样技术将下采样后的特征...
然而,我们不使用原 skip-thought 模型中的编码器 - 解码器架构,而是使用一种只有编码器的模型,并通过共享编码器来推进预测任务。利用这种方式,模型训练时间大大减少,同时还能保证各类迁移学习任务(包括情感和语义相似度分类)的性能。这种模型的目的是为尽可能多的应用(释义检测、相关性、聚类和自定义文本分类)提供一...
成对语义相似性比较,结果为 TensorFlow Hub 通用句子编码器模型的输出。 正如文中所说,通用句子编码器模型的一个变体使用了深度平均网络(DAN)编码器,而另一个变体使用了更加复杂的自注意力网络架构 Transformer。 「Universal Sentence Encoder」一文中提到的多任务训练。各类任务及结构通过共享的编码层/参数(灰色框)...
双编码器语义分割 编码器可分为哪两种,编码器(encoder)是将信号(如比特流)或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。编码器把角位移或直线位移转换成电信号,前者称为码盘,后者称为码尺。按照读出方式编码器可以分为接触式和非接触式两种;按照
成对语义相似性比较,结果为TensorFlow Hub 通用句子编码器模型的输出。 正如文中所说,通用句子编码器模型的一个变体使用了深度平均网络(DAN)编码器,而另一个变体使用了更加复杂的自注意力网络架构 Transformer。 「Universal Sentence Encoder」一文中提到的多任务训练。各类任务及结构通过共享的编码层/参数(灰色框)进...
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文中使用了两种神经网络完成语义分割:(1)空间金字塔池化模型,通过池化特征在不同分辨率下获取丰富的语义信息;(2)编码器-解码器结构,获取锐利的物体边界。 为了获取不同尺度的语义信息,DeepLabv3使用了几个平行的、不同比例的atrous卷积(叫做Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)。虽然在最后的特征图中包含了丰富的...
自全卷积神经网络(FCN)提出以来,现有的语义分割框架大都是基于编码器-解码器(Encoder-Decoder)范式,其中: 编码器用于压缩原始输入图像的空间分辨率,并逐步地提取更加高级的抽象语义特征; 解码器则用于将编码器所提取到的高级特征上采样到原始输入分辨率,以进行像素级的预测。