Cross-Encoder:同时将两个句子传递给 Transformer 网络。它产生一个介于 0 和 1 之间的输出值,表示输入句对的相似性。不产生句子的 embedding。并且,无法将单个句子传递给Cross-Encoder。 论文解释:Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks Cross-Encoder比双编码器实现更好的性能。然而,对于许...
我们提出了一种新的稠密检索模型,使用生成的伪query与每个文档进行深度交互编码,以获得融合query信息的多视角文档表示,并单独编码query向量,使得该模型不仅像普通的Dual-Encoder模型一样具有很高的推理效率,而且在文档编码中与query深度交互,提供多视角表示,以更好地匹配不同的查询query。 Dual-Cross-Encoder模型 Dual-Cr...
这个阶段只需要一种语言即可,Encoder的输入为Masked token,Decoder的输入为Sentences permutation,每个句子结尾都加上end token,并希望这个Transformer能够顺利还原所有的Masked token以及原始句子的顺序,在Decoder输入句子的前面还添加了Language ID作为模型翻译时的Start token Masked的...
面向小白的顶刊顶会的论文解析:https://github.com/xmu-xiaoma666/FightingCV-Paper-Reading “点个在...
Please cite our paper if you findBLICEruseful. If you like our work, please ⭐ this repo. @inproceedings{li-etal-2022-improving-bilingual,title={Improving Bilingual Lexicon Induction with Cross-Encoder Reranking},author={Li, Yaoyiran and Liu, Fangyu and Vuli{\'c}, Ivan and Korhonen, Ann...
This is a PyTorch implementation of the CrossMAE paper Rethinking Patch Dependence for Masked Autoencoders. The code is based on the original MAE repo. The codebase supports CrossMAE and MAE, with timm==0.9.7, torch==2.0.0, and flash-attn 2. Models The encoder part of CrossMAE matches...
In this work, a cross-modal semantic autoencoder with embedding consensus (CSAEC) is proposed, mapping the original data to a low-dimensional shared space to retain semantic information. Considering the similarity between the modalities, an automatic encoder is utilized to associate the feature ...
Paper Improving Audio-Visual Speech Recognition by Lip-Subword Correlation Based Visual Pre-training and Cross-Modal Fusion Encoder In recent research, slight performance improvement is observed from automatic speech recognition systems to audio-visual speech recognition systems in the end-to-end framework...
先给一些基础性的定义,我们可以把过程理解为:X -> Z -> Y,第一个箭头代表 encoder,第二箭头代表 Classifier。其中 Z^ 和 Y^代表模型的预测值,不带^代表真实值。 对于互信息,我们知道它度量 两个变量的关联程度。 比如说,我们的目标是最大化 Z与Y的互信息,那么我们可以将这个互信息用两种视角来看待,给定...
训练一个非线性encoder将高维observation映射到latent representation space z 在represent space找到线性策略π(z) 本文希望通过半监督学习训练encoder,半监督的训练目标是将behaviorally similar observations(行为相似状态)映射到相似的representations。 为什么不引入reward用于获得observations representations?这是为了避免在一项ta...