Cross-Modal Encoder Image-Text Contrastive learning (ITC) Word-in-Image Prediction (WIP) Masked Language Modeling (MLM) Experiments 与SOTA的比较 消融实验 定性实验 Limitations Future Works rethink 本文收录于2022CVPR;论文地址:openaccess.thecvf.com/c;代码地址:暂无。 论文速读 本文试图解决什么问题 最近...
TextEncoder是Web API中的一个接口,用于将字符串编码为特定格式的字节序列。它主要用于处理文本数据的编码和解码操作。TextEncoder可以将字符串编码为UTF-8、UTF-16LE、UTF-16BE等多种编码格式,并生成对应的字节序列。它在前端开发中常用于处理网络通信、数据存储和文件传输等场景。 URL(Uniform Resource Locator)是统...
TEXT和VARCHAR是数据库中常用的数据字段类型,它们在存储和使用上有一些区别。 1. 数据存储方式: - VARCHAR:VARCHAR是一种可变长度的字符类型,它只会占用实际存储的字符...
BART是Bert(encoder)和GPT(decoder)的综合，利用encoder双向建模能力的同时，保留自回归的特性。Bart和bert...
这便是众所周知的“Seq2Seq”框架的基础形态,为了提高基础Seq2Seq模型的效果,直接从解码器的角度有诸如 Beam-Search Decoder[2]、Attention mechanism Decoder[3](配置注意力机制的解码器)等改进,而从神经网络的结构入手,也有诸如Pyramidal RNN[4](金字塔型RNN)、Hierarchical RNN Encoder[5](分层循环网络编码器)等...
由于都需要处理游戏画面,所以encoder部分都是采用多层CNN提取feature。 简单介绍了一些预备的内容之后,下面来介绍本文的内容。本文是基于一个文字游戏来展开的,通过text state,通常是一段比较长的介绍性文字,来给出一个合适的action进入下一个state。如下图: 上图中从state1 The old bridge通过选择Go east这个动作...
什么是oov问题? 在encoder-decoder结构中,需要通过固定的词典对平行语料进行表示,词典大小一般控制在30k-60k;因此希望减少词表的大小,从而提高时间和空间效率。 同时还希望文本长度尽可能的短,因为文本长度的增加会降低效率并增加神经模型传递信息所需的距离(LSTM),文本越长信息丢失的可...
SentEncoder 网络结构示意图如下: SentEncoder包含了 2 层的双向 LSTM,输入数据sent_reps的形状是(batch_size , doc_len, 300),LSTM 的 hidden_size 为 256,由于是双向的,经过 LSTM 后的数据维度是(batch_size , doc_len, 512),然后和 mask 按位置相乘,把没有单词的句子的位置改为 0,最后输出的数据...
对于生成模型来说，采取的是encoder-decoder 的结构。使用预训练模型BERT作为encoder，使用随机初始化的...
With various variants like CNN (Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), AutoEncoders, Deep Learning etc. neural networks are slowly becoming for data scientists or machine learning practitioners what linear regression was one for statisticians. It is thus imperative to have a ...