decoder专题

《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结

介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型，该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型，通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练，能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能。该模型使用真实世界和合成数据集构建的大型时间序列语料库进行预训练，并展示了在不同领域、预测范围和时间粒度的未见数据集上的准确零样本预测能力。 1、引言时间序列在零售、金融、

深度学习算法informer（时序预测）（四）（Decoder）

一、DecoderLayer架构如图（不改变输入形状）二、Decoder整体包括两部分 1. 多层DecoderLayer 2. 层归一化代码如下 class DecoderLayer(nn.Module):def __init__(self, self_attention, cross_attention, d_model, d_ff=None,dropout=0.

LLMs：《A Decoder-Only Foundation Model For Time-Series Forecasting》的翻译与解读

LLMs：《A Decoder-Only Foundation Model For Time-Series Forecasting》的翻译与解读导读：本文提出了一种名为TimesFM的时序基础模型，用于零样本学习模式下的时序预测任务。背景痛点：近年来，深度学习模型在有充足训练数据的情况下已成为时序预测的主流方法，但这些方法通常需要独立在每个数据集上训练。同时，自然语言处理领域的大规模预训练

Transformer系列：图文详解Decoder解码器原理

从本节开始本系列将对Transformer的Decoder解码器进行深入分析。内容摘要 Encoder-Decoder框架简介shifted right移位训练解码器的并行训练和串行预测解码器自注意力层和掩码解码器交互注意力层和掩码解码器输出和损失函数 Encoder-Decoder框架简介在原论文中Transformer用于解决机器翻译任务，机器翻译这种Seq2Seq问题通常

You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构

这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量，可以在当前生成步骤中重用它们。键值(KV)缓存避免了对每个词元再次编码的过程，这样可以大大提高了推理速度。但是随着词元数量的增加，KV缓存占用了大量GPU内存，使得大型语言模型的推理受到内存限制。所以论文的作者改进了这一架构： Y

Minified React error #152； visit https://reactjs.org/docs/error-decoder.html?

文章目录问题描述报错原因解决感谢问题描述今天修改了个 React 项目，部署到线上的时候报了个错误，报错信息如下：报错原因 return 后面是不可以直接写注释的解决删掉、或者移动 return 后的注释 // 正则表达式\(\s*\n?\s*// 我的截图：感谢百度了一下，从这个帖子里找到的答案，大哥牛逼。

Encoder——Decoder工作原理与代码支撑

神经网络算法：一文搞懂 Encoder-Decoder（编码器-解码器）_有编码器和解码器的神经网络-CSDN博客这篇文章写的不错，从定性的角度解释了一下，什么是编码器与解码器，我再学习+笔记补充的时候，讲一下原理+代码实现。简单来说编码器就是把抽象问题转化为计算机能识别计算的数学问题解码器就是将计算机计算好的数学问题转化成为最终结果能看懂的形式以下是一个不错的PPT图 1.

Encoder-Decoder-with-Atrous-Separable-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation

when ECCV 2018 what 空间金字塔池模块或编码 - 解码器结构用于深度神经网络中解决语义分割任务。前一种网络能够通过利用多个速率和多个有效视场的过滤器或池化操作探测输入特征来编码多尺度上下文信息，而后一种网络可以通过逐渐恢复空间信息来捕获更清晰的对象边界。在这项工作中，我们建议结合两种方法的优点。具体来说，我们提出的模型DeepLabv3 +通过添加一个简单而有效的解码

GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(二)-Decoder框架介绍

本文来源公众号“GiantPandaCV”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：FasterTransformer Decoding 源码分析(二)-Decoder框架介绍作者丨进击的Killua 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/669303360 编辑丨GiantPandaCV Decoder模块是FasterTransformer Deco

【Transformer】detr之decoder逐行梳理(三)

every blog every motto: You can do more than you think. https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog 0. 前言 detr之decoder逐行梳理 1. 整体 decoder由多个decoder layer串联构成输入 tgt: query是一个shape为(n,bs,embed

GLID: Pre-training a Generalist Encoder-Decoder Vision Model

1 研究目的现在存在的问题是：目前，尽管自监督预训练方法（如Masked Autoencoder）在迁移学习中取得了成功，但对于不同的下游任务，仍需要附加任务特定的子架构，这些特定于任务的子架构很复杂，需要在下游任务上从头开始训练，这使得大规模预训练的好处无法得到充分利用，制了预训练模型的通用性和效率。为了解决这个问题，论文提出了： GLID预训练方法，该方法通过统一预训练和

大模型LLM架构--Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder

目录 1 LLM演变进化树 2 每种架构的优缺点 2.1 Decoder-Only 架构 2.2 Encoder-Only 2.3 Encoder-Decoder 参考文献： 1 LLM演变进化树基于 Transformer 模型以非灰色显示：decoder-only 模型在右边的浅蓝色分支，encoder-only 模型在粉色分支，encoder-decoder 模

Transformer的Decoder的输入输出都是什么

目录 1 疑问：Transformer的Decoder的输入输出都是什么 2 推理时Transformer的Decoder的输入输出 2.1 推理过程中的Decoder输入输出 2.2 整体右移一位 3 训练时Decoder的输入参考文献： 1 疑问：Transformer的Decoder的输入输出都是什么几乎所有介绍transformer的文章中都有下面这个图

深度学习体系结构——CNN, RNN, GAN, Transformers, Encoder-Decoder Architectures算法原理与应用

1. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频的人工神经网络。可以将其视作一个由多层过滤器构成的系统，这些过滤器能够处理图像并从中提取出有助于进行预测的有意义特征。设想你手头有一张手写数字的照片，你希望计算机能够识别出这个数字。CNN的工作原理是在图像上逐层应用一系列过滤器，每一层都能够提取出从简单到复杂的不同特征。初级过滤器负责识别图像中的基

Transformer模型-decoder解码器，target mask目标掩码的简明介绍

今天介绍transformer模型的decoder解码器，target mask目标掩码背景解码器层是对前面文章中提到的子层的包装器。它接受位置嵌入的目标序列，并将它们通过带掩码的多头注意力机制传递。使用掩码是为了防止解码器查看序列中的下一个标记。它迫使模型仅使用之前的标记作为上下文来预测下一个标记。然后，它再通过另一个多头注意力机制，该机制将编码器层的输出作为额外的输入。最后，它

Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation

本文为论文翻译在这个文章中，我们提出了一个新奇的神经网络模型，叫做RNN Encoder–Decoder，它包括两个RNN。一个ＲＮＮ用来把一个符号序列编码为固定长度的向量表示，另一个ＲＮＮ用来把向量表示解码为另外一个符号向量；提出的模型中的编码器和解码器被连接起来用于训练，目的是最大化目标序列相对于原序列的条件概率；基于经验，如果把the RNN Encoder–Decoder作为现存的lo

ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head

1、引言论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2023/papers/Ridnik_ML-Decoder_Scalable_and_Versatile_Classification_Head_WACV_2023_paper.pdf 因为 transformer 解码器分类头[1] 在少类别多标签分类数据集上表现得很好，但

silk-v3-decoder将sil转为mp3

一、新建临时目录新建临时目录，可自定义，本次新建目录为 /opt/packages mkdir /opt/packages 二、下载、安装lame # cd /opt/packages# wget http://downloads.sourceforge.net/lame/lame-3.100.tar.gz# tar -zxvf lame-3.100.tar.gz# cd lame-3

深度学习中的Encoder-Decoder框架（编码器-解码器框架）

深度学习中的Encoder-Decoder框架（编码器-解码器框架）一、概述二、介绍一、概述 Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式，应用场景异常广泛。图1是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示。图1 文本处理领域的Encoder-Decoder框架二、介绍文本处理领域的Encoder-Decod

十、编码器-解码器模型（Encoder-Decoder）

参考 Encoder-Decoder 模型架构详解编码，就是将输入序列转化成一个固定长度向量。解码，就是将之前生成的固定长度向量再转化出输出序列。编码器-解码器有 2 点需要注意：不管输入序列和输出序列长度是多少，中间的向量长度都是固定的。不同的任务可以选择不同的编码器和解码器（如RNN，CNN，LSTM，GRU）。 1 序列到序列模型（Seq2Seq） Encod

Decoder API

public class Decoder extends AbstractDecoder 原始解码器类。 @S4Integer(defaultValue= 100000) public final static String PROP_FEATURE_BLOCK_SIZE ="featureBlockSize"; private int featureBlockSize;定

【论文阅读笔记】A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction

A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction from An Open Aerial Dataset 目录主要贡献摘要RED-Net细节二维特征提取cost map递归编解码器正则化loss计算实验结果主要贡献摘要近年来的大量

[论文翻译]A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Mulit-view Stereo Reconstruction

A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction from An Open Aerial Dataset 摘要1.Introduction2.相关工作2.1数据集2.2网络 3.WHU 数据集3.1 数据源3.2合成航空数据集3.3用于深度学习的子数据集 4

Base64 Encoder / Decoder 【JAVA版】-转帖

http://www.javaidea.net/list.jsp?topic=5 作者：家居猫 BASE64 编码是一种常用的字符编码，在很多地方都会用到。JDK 中提供了非常方便的 BASE64Encoder 和 BASE64Decoder，用它们可以非常方便的完成基于 BASE64 的编码和解码。下面是本人编的两个小的函数，分别用于 BASE64 的编码和解码： // 将 s 进行 BASE6

Base64 Encoder / Decoder 【C++版】-转帖

Encoder和Decoder的详细介绍

——参考傅里叶变换（Encoder）、处理和傅里叶逆变换（Decoder） 1.Encoder（编码器）编码器（Encoder）通常指的是在机器学习和神经网络领域中的一种组件或模型结构，用于将输入数据转换为某种表示形式，通常是向量或矩阵，以便后续处理。这种表示形式通常具有更高的抽象级别，有助于模型理解和处理输入数据。 1.1 编码器产生的抽象表示的优势