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使用autoencoder进行降维
1 tensorflow的原生API实现 #coding=utf-8 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #需要自己从网上下载Mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=False) lear深度学习模型概览
Attention模型 Encoder-Decoder结构 ViT模型 ViT向量维度解析 Informer模型 更好的长时间序列预测 Encoder-Decoder整体结构 Encoder结构CleanJSON的用法 swift
下载地址 https://github.com/Pircate/CleanJSON 三种用法 1.Data二进制流转model 2.Array数组转model 3.Dictionary字典转model let decoder = CleanJSONDecoder() try decoder.decode(Model.self, from: data) // 支持直接解析符合 JSON 规范的字典和数组 try decodJava 9版本之后Base64Encoder和Base64Decoder无法继续使用解决办法
在项目开发过程中，因为重装系统，安装了Java10版本，发现sun.misc.Base64Encoder和sun.misc.Base64Decoder无法使用。 原因： 查看官网发现，JDK中的/lib/tool.jar和/lib/rt.jar已经从Java SE 9中删除，（我估计是因为java从sun换到oracle导致）。 处理办法： 直接用 java.util.Base64.EnNLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制
RNN循环神经网络 RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本、语音等，至于为什么要用到循环神经网络而不是传统的神经网络，我们在这里举一个例子。 假如有一个智能订票系统，我只需要输入一句话，该系统能识别出我将在什么时间JSON---Encoder 和 Decoder
前面我们介绍了 Marshal 和 Unmarshal 方法，今天再解一下另外两个 API：Encoder 和 Decoder。 Encoder Encoder 主要负责将结构对象编码成 JSON 数据，我们可以调用 json.NewEncoder(io.Writer) 方法获得一个 Encoder 实例： // NewEncoder returns a new encoder that writes to w. func知识蒸馏在SR中
2020年的这篇文章思路感觉是更有效的： Learning with Privileged Information for Efficient Image Super-Resolution (ECCV 2020) https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/PISR/ 第一步： 训练encoder退化 HR -> LR', 然后 decoder 恢复 LR' -> HR' 第二步： decoder部分即为我们的SR网自编码器（autoencoder）
autoencoder 简单来说 autoencoder 就是将输入复制到输出的神经网络。但是为了autoencoder能学习到数据中的有效特征而不是简单的拷贝， 我们会在其中加入各种各样的约束，使得autoencoder 学习到有用的特征。 一般来讲AE有两部分组成, 假设输入为\(x\), encoder \(h = f(x)\); decodemacos libyuv 编译失败 jpeg问题
今天在macos下编译libyuv，出现了这么一个错误： Undefined symbols for architecture x86_64: "_jpeg_CreateDecompress", referenced from: libyuv::MJpegDecoder::MJpegDecoder() in mjpeg_decoder.cc.o "_jpeg_abort_decompress", referenced from: li【无标题】
编码器-解码器 前言EncoderDecoderConvolution Layer in Encode and Decoder 前言 由于图像分割由一个卷积神经网络构成从而实现的，该网络主要由两部分组成：Encoder和Decoder也就是我们这里所说的编码器-解码器。 Encoder是一个沿用VGG16的网络模型，主要对物体信息进行解析Why transformer？（三）
在这一部分我们就要弄明白“encoder和decoder之间是怎么传递讯息的”了，如果你仔细观察下图红方块那一块的话（也就是我们在 Why transformer（二）中遮起来的那一块），那我们就把这一块叫做Cross attention，它是连接encoder和decoder之间的桥梁。 三、Cross attention 上图红色框中你7_Attention（注意力机制）
文章目录 一、Seq2Seq Model二、Seq2Seq Model with Attention2.1 SimpleRNN + Attention2.1.1 权重计算α~i~2.1.2 Context vector C~i~ 2.2 Time Complexity（时间复杂度） 三、Summary（总结） 一、Seq2Seq Model Shortcoming: The final state is incapable of remembering a[论文阅读] Annotation-Efficient Cell Counting
论文地址：https://doi.org/10.1007/978-3-030-87237-3_39 代码：https://github.com/cvbmi-research/AnnotationEfficient-CellCounting 发表于：MICCAI 21 Abstract 最近深度学习的进展在显微镜细胞计数任务上取得了令人印象深刻的结果。深度学习模型的成功通常需要足够的训练数FFmpeg源代码：avcodec_receive_frame
avcodec_receive_frame() 函数的主要功能是从解码队列中取出一帧 avcodec_receive_frame()的声明位于ffmpeg/libavcodec/avcodec.h , 如下： /** * Return decoded output data from a decoder. * * @param avctx codec context * @param frame This will be set to a refere【自然语言处理三】SequenceToSequence 模型
1.简介 Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，该技术突破了传统的固定大小输入问题框架，开通了将经典深度神经网络模型（DNNs）运用于在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上,并被证实在英语－法语翻译、英语－德语翻译以及人机短问快答的应用中有着不俗的表现。 2.EasyCVR如何对接华为eSDK IVS电视墙？
eSDK(ecosystem software development kit)是华为面向开发者提供的开放平台，助力开发者将华为产品开放的能力与其上层应用融合，构建差异化的创新解决方案。目前我们EasyCVR也在研究平台与华为的对接，本文我们分享一下EasyCVR对接华为eSDK IVS电视墙接口的使用方法。 IVS_SDK_GetDecodTransformer
https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 前言 Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。 在本nn.TransformerDecoderLayer
import torch import torch.nn as nn decode_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=512, nhead=8) # d_model is the input feature, nhead is the number of head in the multiheadattention memory = torch.ones(10,32,512) # the sequence from the last layer oTransformer学习笔记
Transformer 这一概念是在论文Attention is All You Need 中提出,感兴趣的可以通过链接阅读原文。这篇文章主要讲讲我对Transformer这个模型学习的理解。 什么是Transformer？ Transformer可以理解为一个黑盒，我们将一段序列输入模型，经过Transform分享 | 视觉无监督学习新范式：MAE
近日，FAIR的最新论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 提出了一种更简单有效的用于ViT无监督训练的方法MAE，并在ImageNet-1K数据集上的top-1 acc达到新的SOTA：87.8%（无额外训练数据）。 自从ViT火了之后，一些研究者就开始尝试研究ViT的无监督学习，比如Mocov3用对SubsamplingScaleImageView 源码解析
一开始没打算分析 SubsamplingScaleImageView 这个开源的图片浏览器的，因为这个库在我们 App 中使用了，觉得自己对这个库还是比较熟悉的，结果某天再看看到源码介绍的时候，才发现自己对其了解并不够深入，所以这才打算再细细看看源码的实现，同时记录方便以后回顾。 那么 SubsamplingScalTransformer
胡乱写的！！！！！！ 目录 一、初探Encoder-Decoder 1.Encoder 2.回到transformer的图 二、Decoder – Autoregressive (AT) 1、Decoder内部结构 1）带Masked的MHA 三、Decoder – Non-autoregressive (NAT) 四、Encoder-Decoder 五、Training 六、训练的Tips 一、初探Encoder-Decoder 一Go Gob编码
gob(Go binary)是Goland包自带的一个数据结构序列化的编码/解码工具。编码使用Encoder,解码使用Decoder。一种典型的应用场景就是RPC(remote procedure calls)。 gob和json的pack之类的方法一样，由发送端使用encoder对数据结构进行编码。在接收端使用decoder将序列化的数据转成本地理解Encoder-Decoder 和 Seq2Seq的关系
本问参考自原文连接 1 什么是 Encoder-Decoder ？ Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学Pytorch简单实现seq2seq+Attention机器人问答
一、准备数据 1.seq_example代表问题，seq_answer代表答案，数据内容如下所示： seq_example = ["你认识我吗", "你住在哪里", "你知道我的名字吗", "你是谁", "你会唱歌吗", "你有父母吗"] seq_answer = ["当然认识", "我住在成都", "我不知道", "