在了解了RNN之后,我们终于要正式的开始了解RNN Encoder-Decoder的结构了。 3. RNN Encoder-Decoder 3.1 结构图 RNN Encoder-Decoder 结构展示 这篇论文由于写的较早,所以它的作图不是很优美(此次缺一个表情符号)。不过,它却非常清晰的表达了Encoder和Decoder中每一时刻的状态向量的传递方向。 下面,我作了另外一个...
而我们人工翻译一般是这样:整句话读入(encoder)、在脑海里面翻译成我们自己理解的语言(汇总)、输出翻译后的句子(decoder)。 所以论文的作者就模拟人脑翻译的样子提出了这个模型,大概就是所谓的,人工智能。。 二、Encoder-Decoder 流程(讲讲公式) 1,这个图从下往上看,每个 X 代表一个句子中的每个词;每个圈代表每个...
吉林大学硕士学位论文 iii 分。Decoder的计算公式可以表达为y=h(z),其中y表示预测出的输出值,h(·)是 一个映射函数,将高维特征向量zi映射到输出域。在分类任务中,输出特征维度为分 类类别总数,以Nc表示;在分割任务中,输出特征维度为N组分割类别,以N×Ns 表示,Ns表示分割类别总数。 2.2点点点云云云特特特征征...
1、Encoder-Decoder 结构做机器翻译任务的更多细节,可以参考 原始论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder– Decoder for Statistical Machine Translation》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf Encoder-Decoder模型的设计思路 Abstract:In this paper, we propose a novel n...
(1)让DeepLabv3作为encoder,用一个简单有效的decoder模型,形成encoder-decoder结构。 (2)可以通过空洞卷积随意控制编码层feature map的分辨率。 (3)将Xception的深层可分卷积应用在ASPP与decoder模型中,使网络更快速。 (4)在PASCAL VOC2012与Cityscapes上得到stae-of-art的效果。
论文将Xception结构应用于分割任务中,在ASPP和decoder模块中加入深度分离卷积,获得到强大又快速的模型 2 网络结构 使用DeepLabv3 作为 encoder, 同时加入轻量级的ecoder模块 3 Xception 改进 Entry flow 保持不变,但是添加了更多的 Middle flow。 所有的 max pooling 被 depthwise separable convolutions 替代。
论文《Encoder-decoder with focus-mechanism for sequence labelling based spoken language understanding》简称BLSTM-LSTM (focus),作者:Su Zhu and Kai Yu(Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering),经典的SLU论文(Semantic Frame)。
1 Encoder-Decoder网络及训练1.1 网络结构 道路是线形的,具有网状分布的特殊结构,其细节信息丰富,但是语义信息较为简单。这样的特点对分割网络的细节特征提取能力提出了较高要求。经典的语义分割网络面对的图像复杂多样,对于语义信息的提取要求更高,其Encoder部分大多采用了经典分类网络(如VGG16)的预训练模型。在这些网络...
Encoder-Decoder模型的相关论文 1、Encoder-Decoder 结构做机器翻译任务的更多细节,可以参考 原始论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder– Decoder for Statistical Machine Translation》 论文地址:https:///pdf/1406.1078.pdf Encoder-Decoder模型的设计思路 ...
Encoder-Decoder方法最早在论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》中提出,该论文使用了两个RNN网络来完成机器翻译(Statistical Machine Translation: SMT)工作,第一个RNN网络把一串符号序列编码成一个固定长度的向量表示,第二个RNN网络把这个固定长度的向量解码...