1、encoder 编码器:指将信息/数据进行编码,或进行特征提取(可以看做更复杂的编码) 2、decoder 解码器:指将特征解码为任务相关的输出。如词向量->词,feature map->检测框+类别序列,feature -> 生成图像 3、Learned Representation表征学习:指通过机器学习算法训练得到的一种数据表示方式。在机器学习中,数据通常需要...
《Deep Learning Algorithms: Transformers, gans, encoders, rnns, cnns, and more》作者:Ricardo A. Calix [35] 《Python Transformers By Huggingface Hands On》作者:Joshua K. Cage [33] 《Deep Learning for NLP and Speech Recognition》作者:Uday Kamath, John Liu, 和 James Whitaker [248] 1.3.3 ...
Vector Quantized Variational Auot-encoderhttps://arxiv.org/abs/1711.00937 Text as Representation https://arxiv.org/abs/1810.02851 如果压缩成的不是一个向量,而也是一段word sequence,那么是不是就成了summary的任务? 只要encoder和decoder都是seq2seq的model -> seq2seq2seq auto-encoder ->unsupervised su...
什么是自编码器(Autoencoder) 自编码器 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 自编码是一种表示学习的技术,是deep learning的核心问题 让输入等于输出,取中间的一层作为embed...
encoder与decoder是两个RNN,它们放在一起进行参数学习,最大化条件似然函数。 网络结构: 注意输入语句与输出语句长度不一定相同。 在encoder端,t时刻的隐藏状态h表示为 t-1时刻的h 以及t时刻的输入x的函数,直到输入走完,最后一个hidden state h认为是这个句子的一个summary,记为上下文c。
基于语法(grammar-based), 编码器-解码器模型(encoder-decoder), 连续生成(continuous generation)【基于源模态输入流连续生成目标模态,最适合在时间序列之间进行转换】 代表: 六、对齐 Alignment 解释:从两个甚至多个模态中寻找事物子成份之间的关系和联系。比如给定一张图片和图片的描述,找到图中的某个区域以及这个区...
an encoder machine learning model to generate an encoder output, and executing a situation decoder machine learning model on the encoder output to obtain a situation model output having a situation identifier, and executing a trouble decoder machine learning model using the encoder output to obtain ...
这里,我们简要介绍下底层的框架,称为RNN编码器-解码器(RNN Encoder-Decoder),由Cho等人和Sutskever等人提出。基于此我们提出一种新颖的结构,能同时学习对齐和翻译。 在这个编码器-解码器框架中,编码器读取并编码输入语句 到向量 。最常用的方法是使用RNN计算: ...
4.0.machine learning&deep learning&reinforced learning)machine learning 4.1.machine learning(ML) 4.1.1.data preprocessing 4.1.2. elements in machine learning 4.1.3.linear model 4.1.4.decision tree 4.1.5.support vector machine(SVM) 4.1.6.bayesian classifiers ...