具体来说,对于英译德这个任务,搭建起encoder-decoder这个模型之后,可以用英文语料加上噪声,输入encoder,然后decoder出来原始的英文语料,同理也可以用德文语料加上噪声,输入encoder,然后decoder出来原始的德文语料,这个就叫去噪自编码器,目的其实是在于让encoder学到语义信息;循环翻译是个啥?
同时利用三个操作对其进行了优化:1.NMS;2.encoder-decoder feature extractor;3.focal loss。NMS主要是用于抑制算法识别到了单个对象的多个重复框,得到置信度最高的检测框;encoder-decoder feature extractor主要用于更大的场景上下文感知,甚至是小对象(类似于retanet方法);focal loss是有RetinaNet上提取的,主要解决的是...
前置知识: 语音识别: 系统主要有四部分组成:信号处理和特征提取、声学模型、语言模型(Language Model, LM)和解码器(Decoder)。信号处理和特征提取部分以音频信号为输入,通过消除噪音、信道失真等对语音进行增强,将语音信号从时域转化到频域,并为后面的声学模型提取合适的特征。声学模型将声学和发音学的知识进行整合,以...
一、人工智能系统的基础 人工智能(AI)在过去几年中一直处于技术的最前沿,并已进入主流应用,例如专家系统,移动设备上的个性化应用, 自然语言处理中的机器翻译,聊天机器人,自动驾驶汽车等。 但是,AI 的定义在很长一段时间以来一直是一个争论的主题。 这主要是因为所谓的 AI 效应将过去已经通过 AI 解决的工作归类为...
函数Image.fromstring(mode,size, data, decoder, parameters)也一样,但是允许用户使用PIL支持的任何像素解码器。更多信息可以参考:Writing YourOwn File Decoder. 注意:这个函数只对像素数据进行解码,而不是整个图像。如果用户的字符串包含整个图像,可以将该字符串包裹在StringIO对象中,使用函数open()来加载。
了解Transformer 的核心是理解其自注意力(Self-Attention)机制和位置编码,以及如何将这些组件集成到编码器(Encoder)和解码器(Decoder)结构中。 下面的代码示例将演示如何手动实现 Transformer 的关键部分。为简化,我们将专注于 Transformer 的编码器部分。 import torch ...
https://github.com/lmanzurv/django_proxy_server This is a django application to use django as a proxy server between a frontend device/server and a backend server inside a DMZ | PySocks - a SOCKS proxy in Python https://sourceforge.net/projects/pysocks ...
Base modelpre-trainingDownstream tasksDownstream modelFine-tuningGPT Transformer decoder unsupervised model-based task-agnostic pre-trained layers + top task layer(s) BERT Transformer encoder unsupervised model-based task-agnostic pre-trained layers + top task layer(s) GPT-2 Transformer decoder unsupervis...
import speech_recognition as sr import pocketsphinx as ps # 配置唤醒词模型 model_dir = "path/to/pocketsphinx/model" # 替换为你的模型路径 lm_path = f"{model_dir}/en-us.lm.bin" dict_path = f"{model_dir}/cmudict-en-us.dict" # 创建识别器 recognizer = sr.Recognizer() decoder = ps....
encoder_state_dict,is_encoder=False)export_ls_encoder(file,encoder_state_dict)export_ls_decoder(...