注：本文出自Bin的專欄blog.csdn.NET/xbinworld。 　　Encoder-Decoder（編碼-解碼）是深度學習中非常常見的一個模型框架，比如無監督算法的auto-encoding就是用編碼-解碼的結構設計並訓練的；比如這兩年比較熱的image caption的應用 ...

from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一、Seq2Seq 模型 1. 簡介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顧名思義，其輸入是一個序列，輸出也是一個序列 ...

0. 目錄 1. 前言 2. Transformer模型結構 2.1 Transformer的編碼器解碼器 2.2 輸入層 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 總結 ...

1. 語言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 從Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...

基於循環網絡實現編解碼結構，代碼參考了Jason Brownlee博士博客，看上去博士也是參考官方文檔的內容。 1. 本人進行了一些注釋。 2. 該架構並不是循環網絡特有。 3. 序列的多部預測遵循循環導出的原則。 4.其中的隱狀態和細胞狀態確實依賴於LSTM這個特定模型 ...

深度特征融合---高低層（多尺度）特征融合 U-Net中的skip connection 在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一個重要手段。低層特征分辨率更高（low-level information），包含更多位置、細節信息，但是由於經過的卷積更少，其語義性更低 ...

摘要：在本文中，我們展示了CLAS，一個全神經網絡組成，端到端的上下文ASR模型，通過映射所有的上下文短語，來融合上下文信息。在實驗評估中，我們發現提出的CLAS模型超過了標准的shallow fusion偏置方法。 本文分享自華為雲社區《語境偏移如何解決？專有領域端到端ASR之路 ...

語義分割--(DeepLabv3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic .. https://blog.csdn.net/u011974639 ...