decoder分为autoregressive(AT), non-autoregressive(NAT) 两种。 关于autoregressive(AT) decoder,以语音识别为例,首先要给decoder一个begin的token,输出的向量长度是完整的vocabulary的长度,每一个字都有对应的概率,概率最大的就是输出的字。 Decoder序贯产生输出,decoder能看到上一个输出,也就是说有可能看到错误的输...
法语输出:“Ils”、“regardent”、“.” 当输入和输出都是不定长序列时,我们可以使用编码器—解码器(encoder-decoder)或者seq2seq模型。这两个模型本质上都用到了两个循环神经网络,分别叫做编码器和解码器。编码器用来分析输入序列,解码器用来生成输出序列。用编码器—解码器将上述英语句子翻译成法语句子的一种方法。
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For an (n,k;d) binary block code, a brute force ML decoder requires 2 sup k*(n-1) adds and 2 sup k-1 compares. In general, there is no better way to do ML decoding. We consider the (32,16;8) RM2 code in detail. Usig our decoder, there is a reduction in the number of...
MLDecoderforDecode-and-ForwardBased CooperativeCommunicationSystem ManavR.Bhatnagar,Member,IEEEandAreHjørungnes,SeniorMember,IEEE Abstract—Decode-and-forward(DF)protocolbasedcoopera- tivecommunicationisvulnerabletotheerroneousrelayingby therelay.Inthispaper,wederiveamaximum-likelihood(ML) decoderfortheDFprotoc...
3、非监督DAD:比较出名的有Autoencoder,中文名叫自编码器,由Encoder(编码器)和Decoder(解码器)两部分构成,如下图,左边为编码器,它把高维的输入压缩成低维的形式来表示,在此过程中,神经网络会尽量留下有用的信息,去除掉一些不重要的信息和噪声。而右边为解码器,它负责把压缩了的数据再进行还原,努力恢复成原本的...
在过去的几十年中,很多不同的深度神经网络结构被提出,比如,卷积神经网络,被广泛应用于计算机视觉,如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等;循环神经网络,能够对变长的序列数据进行处理,被广泛应用于自然语言理解、语音处理等;编解码模型(Encoder-Decoder)是深度学习中常见的一个框架,多用于图像或序列生成,例如比较...
Using ML-Decoder, we achieve state-of-the-art results on several classification tasks: on MS-COCO multi-label, we reach 91.4% mAP; on NUS-WIDE zero-shot, we reach 31.1% ZSL mAP; and on ImageNet single-label, we reach with vanilla ResNet50 backbone a new top score of 80.7%, ...
BarcodeDecoder.process(bitmap).addOnSuccessListener(this) {if(it.isNotEmpty()) {// TODO 成功;此处可获取识别的结果}else{// TODO 没有结果} }.addOnFailureListener(this) {// TODO 失败;出现异常} 各个module的使用示例 mlkit-common (1.3.0新增) ...
我们提出了一个时间编码器-解码器框架(temporal encoder–decoder framework)来应对时间序列的输入。更确切地说,这个框架引入了有向图的概念来说明输入的时间序列元素之间的相对位置信息,并修改了自注意机制以更好地捕捉时间序列输入的时间动态。 我们提出了一个静态富集模块(static enrichment module),用于整合静态协变量...