也就是encoder-decoder架构，比如Bart、T5等，尤其是T5模型，我印象很深，有点大一统的雏形了，将所有文...
Motivation 以前的模型大多都只依赖于encoder或关注于decoder,分别对于生成和理解任务是次优的; 此外,大多数现有的方法把code看作是像NL这样的标记序列,只是在其上采用传统的NLP预训练技术,这在很大程度上忽略了代码中丰富的结构性信息,而这对于完全理解代码的语义至
Encoder-DecoderLong Short-Term Memory Networks(编码器-解码器长期短期记忆网络) https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-long-short-term-memory-networks/ 编码器和解码器子模型都是共同训练的,也就是说同时进行训练。 这在传统意义上是一个很大的壮举,挑战自然语言问题需要开发单独的模型,这些模型后来...
论文1中指出,Ecoder、Decoder均使用了RNN,因为语义编码C包含了整个输入序列的信息,所以在计算每一时刻的输出y_t时,都应该输入语义编码C,也就是在解码的每一步都引入输入信息C。下面用公式表达: Decoder中t时刻的内部状态的h_{t}为: h_{t}=f(h_{t-1},y_{t-1},C) t时刻的输出概率为 p(y_t|y_{t...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
从Encoder-Decoder模型入手,探索语境偏移解决之道 摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。 在ASR中,一个用户说话的内容取决于他所处的上下文,通常这种上下文可以...
computer-visiondeep-learningdocker-deploymentsupervised-learningsemantic-segmentationencoder-decoder-modeloil-spillsegmentation-based-detectionsegmentation-modelsstreamlit-application UpdatedFeb 16, 2024 Jupyter Notebook Load more… Improve this page Add a description, image, and links to theencoder-decoder-model...
语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition》 图像描述生成(图片 – 文本) 通俗的讲就是「看图说话」,机器提取图片特征,然后用文字表达出来。这个应用是计算机视觉和 NLP 的结...
and HEVC 4K video encoders and decoders. Explore Prism Get in Touch Explore Prism Prism is Teradek’s flagship encoder & decoder line. Refined over 4 generations, Prism provides secure, ultra-low latency 4K HDR streaming for video contribution, distribution, ...
这个公式依赖于encoder的状态向量hx,decoder的隐藏层状态dt,以及建模为上下文向量的Ct, Ct是用一个attention gate去聚合decoder状态和encoder的输出。 在标准的上下文LAS模型中,我们假设已经提前知道了一系列的单词级偏移短语。并把他们编译成了一个WFST。这个单词级的WFST G可以由一个speller FST S组成。S可以把一串gr...