
机器学习中的encoder,decoder和embedding都有什么区别? - 知乎
而encoder就是把数据(图像、语音、文本)转化到featuer的神经网络,decoder是从embedding转换成数据的神经网络。 如果大学学过通信课程里面的编码器、解码器,那这里你把feature代入到“码”的那个位置就很容易理解了。
带你一分钟了解编码器基础知识 - 知乎
Mar 8, 2024 · 编码器(encoder)是将物理信号(如旋转角度、直线位移等)转换为电信号(如脉冲、编码等)的传感器设备。 编码器广泛应用于机器人、数控机床和电机控制等方面 。
Create a YouTube live stream with an encoder - YouTube Help
2. Install an encoder. An encoder converts your video into a digital format to stream on YouTube. Some encoders are software apps on your computer, while others are standalone hardware. Watch this video to learn more about why you should use an encoder and how they work. Encoder Live Streaming: Basics on How to Set Up & Use an Encoder
机器学习11 -- 无监督学习之Auto-Encoder - 知乎
Apr 6, 2024 · 训练Encoder和Decoder,使得X'和X越接近越好。 Encoder和Decoder的各层参数,可以互为转置。这样就可以少一半参数,防止过拟合。但实际应用中,我们不必这样设置,Encoder和Decoder结构可以随意设置,只要二者联合训练就好了。这个架构和PCA有异曲同工 …
Encoder-decoder 架构适合什么任务?为什么分类任务不用 …
Jan 27, 2022 · 如果时分类的话可以直接要求输出等于输入来训练一个 encoder-decoder,然后拿 encoder 提取的特征做分类。 因为这样相当于让一个网络压缩图片之后用另一个网络尽量无损解压,此时压缩出来的成品就是丢失信息最少的压缩方式,相当于提取了极妙的特征,用该 ...
一文了解Transformer全貌(图解Transformer) - 知乎
Jan 21, 2025 · 第二步:将单词向量矩阵传入Encoder模块,经过N个Encoder后得到句子所有单词的编码信息矩阵 ,如下图。输入句子的单词向量矩阵用 表示,其中 是单词个数, 表示向量的维度(论文中 )。每一个Encoder输出的矩阵维度与输入完全一致。
转码神器——media encoder - 知乎
直接将工程文件拖进来让encoder自己渲染,我们就能继续做其他事了。或者直接在Pr、Ae中将渲染队列导出到encoder,真正做到无缝衔接。渲染速度、队列管理都是Pr、Ae内置渲染器无法匹敌的。编辑软件就单纯做好编辑,渲染和转码就丢给encoder去做吧。
AE的视频导入到ME的时候出现AEGP增效工具AE未安装怎么办?
出现"AEGP增效工具 AE 未安装"错误通常是由于 After Effects 插件在导入到其他 Adobe 应用程序(如 Media Encoder)时出现了问题。要解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 1. **重新安装 After Effects**:首先确保你的 After Effects 被正确安装并且没有出现任何问题。如果有 ...
为什么现在的LLM都是Decoder only的架构? - 知乎
当然,要充分验证这个猜测,还需要补做一些实验,比如Encoder和Decoder依然不共享参数,但Encoder也改为单向注意力,或者改为下一节介绍的正反向混合注意力,然后再对比常规的Encoder-Decoder架构。但笔者的算力有限,这些实验就留给有兴趣的读者了。 低秩问题
哪位大神讲解一下Transformer的Decoder的输入输出都是什么?能 …
由于encoder,decoder中间的每一层都不会改变input的形状,因此encoder和decoder的input和output的形状都是(S, N, D),如果是batch_first,那么形状就是(N, S, D)。 即训练时他们的输入输出都是一个batch的sequence,inference时输入输出都是单个sequence。