AI 画画离谱到家了?Diffusion 竟然不懂艺术!聊聊扩散模型的原理,存在的问题和未来发展方向 3792 4 06:36 App Transformer 要下岗了?AI 未来架构全揭秘!Transformer 统治 AI 7 年,但它的终结者来了? 我们今天就来拆解现状 + 未来趋势! 56 0 05:03 App 聊聊多模态大模型的瓶颈 334 0 01:23 App 《人工...
一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq ,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。Encoder-Decoder这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将...Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-Decoder是NLP领域里的一种模型框架。它被广泛用于机...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
encoder相当于是将实际问题转化为数学问题 decoder相当于是求解数学问题转化为现实解决方案。
This network employs encoder-decoder neural networks in a CNN architecture to represent regions of interest in an image based on its category. The proposed model is trained without localization labels and generates a heat-map as part of the network architecture without extra post-processing steps. ...
(self, in_dim, out_dim, kernel_size=4, stride=2, padding=1): super(Downsample, self).__init__() self.layers = nn.Sequential( nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2D(in_dim, out_dim, kernel_size, stride, padding, bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(out_dim) ) def forward(self, x): x...
Encoder-Decoder-SLM使用交流:微软推出的高效小语言模型架构,专为10亿参数以下的模型设计,助力小模型在性能和效率上赶超大模型。通过优化基础架构和知识蒸馏技术,显著提升模型性能,降低推理延迟和内存计算成本,适用于边缘设备等资源受限场景。 Encoder-Decoder-SLM的特点: 1. 性能提升显著,基础架构提升2-4%,知识蒸馏后...
但有些以Encoder为主，有些以Decoder为主，有些则Encoder-Dec…以下内容来自公众号：悦言AI ...
Autoencoder是一种用于降维和特征学习的神经网络模型,它的目标是将输入的高维数据压缩为低维的编码,然后再将其重构为原始的高维数据。Autoencoder由一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)组成。编码器的作用是将输入的数据映射到一个低维的编码空间,解码器的作用是将编码空间中的向量映射回原始的高维空间。
Seq2Seq模型的典型架构是 编码器-解码器(Encoder-Decoder) 结构,编码器和解码器各自都是神经网络。编码器的输出作为原始序列的一种编码;我们将编码器的输出作为解码器的输入,解码器的输出就是我们的目标序列。 输入和输出都是长度可变的向量,编码器输入长度可变的向量,输出一个固定长度的向量;解码器输入编码器的输出...