概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 注意点: 不管输入序列和输出序...
例如,在机器翻译中,Encoder负责将源语言文本编码成固定长度的向量,而Decoder则负责将这个向量解码成目标语言文本。 图像识别 虽然Encoder-Decoder框架在图像识别领域的应用相对较少,但它仍然具有一定的潜力。例如,在图像描述生成任务中,可以将图像编码成一个向量,然后利用Decoder生成描述该图像的文本。 语音识别 在语音识别...
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 的结合。 图像描述生成的论文《Sequence to Sequence – Video to Text》...
在深度学习的广阔天地里,Encoder-Decoder框架以其独特的魅力成为了处理序列到序列(Seq2Seq)任务的明星架构。无论你是自然语言处理(NLP)的爱好者,还是图像处理、语音识别的探索者,Encoder-Decoder框架都能为你提供强大的技术支持。本文将带你一窥这一框架的奥秘,了解其工作原理,并探讨其在实际应用中的广泛用途。 Encod...
此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将一种模态转换到另一种模态的系统。正因为这个强大的功能,Encoder_Decoder框架以应用于机器翻译,图像生成标题等众多任务中。
【2.基础知识】:Python基础+高数基础【3.机器学习入门】:机器学习经典算法详解【4.深度学习入门】:神经网络基础(CNN+RNN+GAN)【5.计算机视觉实战项目】:OpenCV图像处理+YOLOV5目标检测+Unet图像分割等 科技 计算机技术 科学 CNN 神经元 人工智能 图神经网络 计算机技术 机器视觉 卷积神经网络 神经网络算法 机器学习...
Image Captioning是计算机视觉的研究方向之一,其中文翻译一般为图像的文本描述。其任务大概可以描述为输入一张图片,生成一句对此图片的描述句子。作为一种结合了计算机视觉和自然语言翻译的多模态任务,其方法随着深度学习的兴起,也能大概有个推测。视觉方面一般使用CNN对图像进行编码(encoder),再输入到NLP中常用的RNN网络中...
taotao_2016 >《图像处理》2021.01.16 关注 作者丨蘑菇先生来源丨海边的拾遗者编辑丨极市平台 极市导读 本文介绍了一种Encoder-Decoder框架,用于抽象和组织关于Representation Learning on Graph的方法。对于发现方法中的核心思想和核心组成部分有非常好的辅助作用。同时,该框架可以用于指导关于图表示学习的编程实践。 >...
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于 ...
sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于 ...