Attention-based Encoder-Decoder 模式在机器翻译和语音识别领域都有很好的效果,而这篇论文则是将Attention-based Encoder-Decoder模式应用在SlotFilling和IntentDetection任务上,并创建联合模型来提升鲁棒性,并达到了state-of-the-art的效果。 这里需要注意的一点就是,在SlotFilling中,预测序列标注是和文本序列对齐,长度一...
In this paper, we propose a novel workflow recognition framework to recognize the behavior of working subjects based on the well-designed encoder-decoder structure. Namely, attention-based workflow recognition framework, termed as AWR. To improve the accuracy of workflow recognition, a temporal ...
Transformer 是为了解决机器翻译任务而提出。机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: 主要包括编码器和...
Transformer 是为了解决机器翻译任务而提出。机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: 主要包括编码器和...
A novel two-step attention decoder is presented to improve the accuracy of recognition results. convolutional block attention module (CBAM) reweights the visual features from the CNN and the semantic features computed by the encoder to improve model performance; long short-term memory attention (...
To solve the above problems, we propose an end-to-end Attention-based Encoder-Decoder Network (AEDNet) which is capable to effectively remove haze while preserving image details well. AEDNet employs a novel channel shuffle attention mechanism to adaptively adjust the weight of each channel-wise ...
Transformer 是为了解决机器翻译任务而提出。机器翻译是一个历史悠久的问题,可以理解为序列转序列问题,也就是我们常说的 seq2seq 结构,解决这类问题一般是采用 encoder-decoder 结构,Transformer 也沿用了这种结构。翻译任务一个常规的解决方案如下所示: 对应到 Transformer 中的一个更具体的结构为: ...
The proposed ML tool comprises two branches: a set of regressors, each tailored for specific weather conditions, and a self-attention-based encoder-decoder network. By fusing the outputs from these branches through a meta-learner, the tool achieves predictions of higher quality, as evidenced by ...
值得注意的是,本文将重点放在多视角步态图像上,以增加模型的鲁棒性。第三类认为按照人体生物链连接的关节可以看作非欧拉空间中的图结构,可以使用GCN架构对其进行处理。[2]采用ST-GCN[28]对步态骨骼数据进行特征提取,达到了最优的性能,本文还采用了Encoder-Decoder架构对步态样本进行合成。
defembedding_attention_seq2seq(encoder_inputs,# 编码器的输入 decoder_inputs,# 解码器的输入 cell,# 所用的cell num_encoder_symbols,# 编码的符号总数 num_decoder_symbols,# 解码的符号总数 embedding_size,# 向量的维度 num_heads=1,# 这个也不知道啊,默认为1,基本上可以当它不存在了 output_projection...