前不久，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7%（绝对改进率5.6％）等。BERT模型是以Transform
在BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）中，通过堆叠Transformer编码器（Transformer encoder），可以捕捉一个句子中深度双向的词与词之间的信息，并使用输出层中的特殊标记[CLS]的向量来表示整个句子的向量。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它通过在大规模文本语料上进
# Transformer编码器：原理与实现
## 引言
随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，Transformer架构逐渐成为主流模型之一。特别是在编码（Encoding）任务中，Transformer的效果显著超越了传统的RNN（递归神经网络）和CNN（卷积神经网络）。本文将深入探讨Transformer编码器的原理，并给出Python实现的示例。
## Transformer架构
1、条件：输入数字信号，可以随机产生，也可手动输入2、要求： （1）能显示编码树、网格图或状态转移图三者之一；（2）根据输入数字信号编码生成卷积码并显示；（3）在信号传输加引入误码；（4）在纠错范围内能进行纠错译码并显示比较。 编码原理将卷积码记作(n,k,N)。一般来说，卷积码的k和n是比较小的整数。码率仍定义为k/n。卷积码是一种非分组码
1. DeepLab(1) DeepLabv1DeepLabv1贡献主要有两个：第一个贡献是使用了空洞卷积。空洞卷积的概念我们在语义分割代码解读一中介绍过了。论文去掉了最后两层池化层，因为池化会模糊位置信息，但是池化的一个作用是增大感受野，因此为了取代池化层，论文使用了空洞卷积，它可以在不增加参数的情况下增大感受野。第二个贡献是使用条件随机场CRF来提高分类精度。但是CRF不重要，因为在DeepL
1.视频编码器工作流程图a.视频为什么能进行压缩？因为存在时间和空间冗余...b.为甚要有编码器的存在？随着市场的需求，在尽可能低的存储情况下，获得好的图像质量和低宽带图像快速的传输...对视频进行压缩...c.编码器的输入和输出是什么？输入：一帧帧的图像（包括各种格式），编码器寄存器的配置；输出：码流，数据，sps...??d.帧内预测：帧内预测模式中，预测块是基于已编码的重建块和当前块形成的.
关于Python 编码的自我理解导引：其实我也不知道，为什么要写这个关于编码问题。因为，在实际开发中，一般情况我们都是直接使用的集成工具来进行写代码。在集成工具里面，编码也好、解码也好。我们也从来不会过多的去关注，但是在看了python的教程之后，我觉得程序员坐久了，都有强迫症。不记录下来，总觉的笔记不完整。下面就说说，一个初学者这对python编码的理解。同时也欢迎大家留言发表自己的独到见解。先
本文为博主翻译自：Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability，如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要我们提出了一种利用变分自动编码器重构
编码器（encoder）是将信号（如比特流）或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。编码器把角位移或直线位移转换成电信号，前者称为码盘，后者称为码尺。 编码器主要是由码盘(圆光栅、指示光栅)、机体、发光器件、感光器件等部件组成。1） 圆光栅是由涂膜在透明材料或刻画在金属材料上的成放射状的明暗相间的条纹组成的。一个相邻条纹间距称为一个栅节,光栅整周栅节数
前言自编码器常被应用于数据降维、降噪、异常值检测以及数据生成等领域。目前基于PyTorch的自编码器示例基本都是使用手写数字图片 (Mnist) 这种3阶张量数据，而关于2阶张量数据的自编码器实现介绍较少。下面介绍如何利用PyTorch实现2阶张量数据的自编码器。 基本概念1. PyTorchPyTorch [1]是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch，底层由 C+
15.Restormer1.创新点：1.提出了Restormer，一种编码器-解码器转换器，用于高分辨率图像上的多尺度局部全局表示学习，而无需将它们分解到局部窗口，从而利用遥远的图像上下文。2.我们提出了一个多dconv头部转移注意力(MDTA)模块，它能够聚合局部和非局部像素交互，并且足够有效地处理高分辨率图像。3.一种新的门控dconv前馈网络(GDFN)，它执行受控的特征转换，即抑制信息较少
无监督学习之VAE——变分自编码器详解机器学习方法—优雅的模型（一）：变分自编码器（VAE）无需多言，看这两篇文章即可。本文主要是总结一下我在看这篇文章和其他视频时没能看懂的部分解读。 文章目录看这里看这里！一些名词解释潜在编码同类潜在编码相似潜在空间插值高斯混合增加层数的AEAE的局限性VAE的模型架构VAE原理公式推导局限性总结 看这里看这里！以防有人不看前言，我再重申一遍，看这两篇文章：无监
SENSE: a Shared Encoder Network for Scene-flow Estimation摘要：我们引入了一个用于整体场景流估计的紧凑网络，称为SENSE，它在四个密切相关的任务中共享共同的编码器特征：光流估计、立体视差估计、遮挡估计和语义分割。我们的关键见解是共享特征使得网络更加紧凑，产生出更好的特征表示，并且能够更好地利用这些任务之间的交互来处理部分标记的数据。通过共享
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2023-09-18 10:51:37
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所谓工欲善其事必先利其器，在用过windows和macOS、ubuntn系统下，就自己在不同系统下开发时用到的一些辅助软件利器进行分享总结。 一、 在windows下 在Windows下首推的就是notepad++与cmder这两款软件。这两款软件很轻量，都是免费安装使用，而且插件也
AAC英文全称为Advanced Audio Coding，中文意思是进阶音讯编码。因其相比目前流行的MP3音频格式，拥有更多的音轨声道支持，更高的采样率和采样精度，同时有多种语言的兼容能力，更高的解码效率，目前已经逐渐成为MP3格式的后继接棒者。一般来说，AAC可以在对比MP3文件缩小30%的前提下提供更好的音质。 目前主流使用的AAC编码器有三种，分别是： 1、Nero AAC 编码器：由N
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2023-07-28 20:37:43
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文章目录（一）现象（二）分析2.1 确认文件编码和业务逻辑2.2 编程就是Googleing stackoverflow……2.3 继续分析（三）解决（四）进一步分析 （一）现象如题，报错类似：‘gbk’ codec can’t encode character ‘\uXXYY’ in position ZZ: illegal multibyte sequence（二）分析2.1 确认文件编码和
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2023-06-27 16:59:36
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引言 当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那么本篇主要带大家了解自编码器（Autoencoder）。自编码器（Autoencoder）介绍自编码简单模型介绍 暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理其实很简单。自编码器可以理解为一个试图去还原其原始输入的系统。自编码器模型如
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2023-11-30 16:13:24
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漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含tensorflow实现） 0. 前言 在非监督学习中，最典型的一类神经网络莫过于autoencoder(自编码器)，它的目的是基于输入的unlabeled数据X={x(1),x(2),x(3),...}X={x(1),x(2),x(3),...}，通过训练得到数据的一个降维特征表达H={h(1),h(2)
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2019-08-31 09:21:00
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文章目录一、自编码器（Autoencoder, AE）自编码器的结构和思想结构思想自编码器的作用与类型作用类型二、Tensorflower代码实现普通自编码器多层自编码器卷积自编码器稀疏自编码器 一、自编码器（Autoencoder, AE）自编码器的结构和思想结构自编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法。自编码器是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器由编码器和
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2023-10-07 16:30:35
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国际视频编码标准HEVC已经发布两年有余，市场上关于支持HEVC的硬件也日益涌现，本文借鉴了各方面资源做了综合与概述，给出了HEVC硬件编码器实现的基本方法等重要网络资源。一、系统设计要点对于HEVC/H.265视频编码而言，采用了比以往视频标准更加先进和灵活的编码方法，在性能上有比较明显的优势，但对硬件实现也是一个很大的挑战，其实现复杂度和计算量几倍于H.264标准，这对基于FPGA/ASIC/
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2023-10-30 22:23:04
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