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Transformer 架构—Encoder-Decoder
decoder也是如此，它有自己的 decoder 层块。 encoder 的输出被馈送到每隔 decoder 层，然后 decoder 生成序列中最可能的下一个 token 的预测。 在下一步中，decoder 继续将“fliegt”作为附加输入。我们重复这个过程，直到 decoder 预测出 EOS token 或者达到最大输出长度限制。 类似地，像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。 随着时间的推移，三种主要架构都经历了自己的演变。 二、Decoder 家族 Transformer decoder 模型的进展在很大程度上是由OpenAI引领的。这些模型非常擅长预测序列中的下一个单词，因此主要用于文本生成任务。 三、Encoder-Decoder 家族 尽管使用单个 encoder 或 decoder 堆栈构建模型已变得很常见，但 Transformer 架构有多种 encoder-decoder 变体，它们在
2.2K10编辑于 2024-03-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工作原理可视化
GREEDY DECODER（贪心解码器） 这是最直接的方法，我们选择的词有最高的可能性(贪婪的行动)。虽然它可以生成单词序列，但与其他解码算法相比，输出的质量往往较低。 ? PURE SAMPLING DECODER（纯采样解码器） 纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似，但不是从概率最高的单词中抽取，而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。 </stop></stop> TOP-K SAMPLING DECODER（TOP-K抽样解码器） 该方法类似于纯采样译码器，但不是使用整个概率分布，而是只对top-k个可能单词进行采样。
1.5K10发布于 2020-07-14 - 来自专栏深度学习自然语言处理
YOCO：全新Decoder-Decoder架构，内容减少6倍，推理速度提升30倍
论文：You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models 地址：https://arxiv.org/pdf/2405.05254 组成: YOCO由自解码器（self-decoder）和交叉解码器（cross-decoder）组成，自解码器生成全局KV缓存，交叉解码器通过交叉注意力（cross-attention）重用这些缓存。
84710编辑于 2024-05-29 - 来自专栏HACK学习
BurpSuite系列(八)----decoder模块(编码模块)
一、简介 Burp Decoder是Burp Suite中一款编码解码工具，将原始数据转换成各种编码和哈希表的简单工具，它能够智能地识别多种编码格式采用启发式技术。 二、模块说明 ? 通过有请求的任意模块的右键菜单send to Decoder或输入数据选择相应的数据格式即可进行解码编码操作，或直接点击Smart decoding进行智能解码。 ? 更重要的是，对于同一个数据，我们可以在Decoder的界面，进行多次编码解码的转换。 ?
1.3K20发布于 2019-08-07 - 来自专栏Fireflywang's TechBlogger
Go json.Decoder Considered Harmful
如果你在用 Go 语言编程，并且使用 json.Decoder 反解 JSON 负载，你可能会产生非预期效果。 你应该使用 json.Unmarshal 代替 json.Decoder. json.Decoder 被设计用来反解 JSON 流，而非完整 JSON对象。 json.Decoder 会忽略某些不合法的 JSON 语法。 json.Decoder 没有释放网络连接用来重用（会导致拖慢 HTTP 请求到大约4倍时长）。 2. json.Decoder 会忽略不合法语法 并非忽略掉所有不合法的语法，但是混合不合法和合法语法的 JSON 流会被 json.Decoder 忽略错误。 如果你想继续使用 json.Decoder， 你需要耗尽返回体中未读完的部分，例如: io.Copy(ioutil.Discard, resp.Body) 因此，如果你正在使用 json.Decoder
69230编辑于 2022-07-28 - 来自专栏漫漫深度学习路
Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder
Probabilistic decoder ? Probabilistic decoder 的概率图模型 Probabilistic decoder是通过coding theory对 likelihood [图片] 进行重新解释。 称作 Probabilistic decoder 的原因是，给定 z^n，解码出来的 x^n 也是随机的。 Probabilistic decoder 使用神经网络的输出作为 p(xn)p(x^n) 的参数。 network 如何 inference Probabilistic decoder?
1.1K100发布于 2018-01-02 - 来自专栏DeepHub IMBA
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。
46110编辑于 2024-05-20 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Encoder-Decoder with Atrous SeparableConvolution for Semantic Image Segmentation
在这项工作中,我们考虑两种类型的神经网络,使用空间金字塔池模块或encoder-decoder结构语义分割，前一个捕捉丰富的上下文信息,通过集中特性在不同的决议,而后者是能够获得锋利的物体边界。 Encoder-decoder: 编解码器网络已成功应用于许多计算机视觉任务，包括人体姿态估计，目标检测，以及语义分割。 3.1 Encoder-Decoder with Atrous ConvolutionAtrous convolution：Atrous卷积是一种强大的工具，它允许我们明确地控制由深度卷积神经网络计算的特征的分辨率
1.7K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏全栈程序员必看
encode和decode的区别_encoder和decoder
从英文意思上看，encode和decode分别指编码和解码。在python中，Unicode类型是作为编码的基础类型，即：
70520编辑于 2022-11-08 - 来自专栏全栈程序员必看
encoder和decoder的区别_python encode函数
python内部的字符串一般都是 Unicode编码。代码中字符串的默认编码与代码文件本身的编码是一致的。所以要做一些编码转换通常是要以Unicode作为中间编码进行转换的，即先将其他编码的字符串解码（decode）成 Unicode，再从 Unicode编码（encode）成另一种编码。
68420编辑于 2022-11-10 - 来自专栏产品经理的人工智能学习库
Encoder-Decoder 和 Seq2Seq
Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。 本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ？ 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。 总结一下的话： Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 Seq2Seq 更强调目的，Encoder-Decoder 更强调方法 Encoder-Decoder 有哪些应用？ Encoder-Decoder 的缺陷 上文提到：Encoder（编码器）和 Decoder（解码器）之间只有一个「向量 c」来传递信息，且 c 的长度固定。
1.7K21发布于 2019-12-18 - 来自专栏AI研习社
从 Encoder 到 Decoder 实现 Seq2Seq 模型
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder 最后，基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量，这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。 Decoder 在Decoder端，我们主要要完成以下几件事情： 对target数据进行处理 构造Decoder Embedding 构造Decoder层 构造输出层，输出层会告诉我们每个时间序列的RNN 输出结果 Training Decoder Predicting Decoder 下面我们会对这每个部分进行一一介绍。 构造Decoder 对target数据进行embedding。 构造Decoder端的RNN单元。 构造输出层，从而得到每个时间序列上的预测结果。 构造training decoder。
1.6K130发布于 2018-03-16 - 来自专栏智药邦
JCIM｜用Transformer-decoder模型进行分子生成
2021年10月25日，JCIM杂志发表MolGPT: Molecular Generation Using a Transformer-Decoder Model。 该文章提出用Transformer-decoder模型进行分子生成。 以下是全文主要内容。 摘要 应用深度学习技术的分子生成在药物设计中极具吸引力。 4.结论 在这项工作中，作者设计了一个名为MolGPT的Transformer-decoder的模型用于分子生成。这个模型利用了掩蔽的自我注意机制，使其更简单地学习字符串标记之间的长距离依赖关系。
4.3K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏BAT的乌托邦
六、原生Feign的解码器Decoder、ErrorDecoder
解码器Decoder 将HTTP响应feign.Response解码为指定类型的单一对象。 该解码器唯一使用处： Feign.Builder： public Builder decoder(Decoder decoder) { this.decoder = decoder ; return this; } public Builder mapAndDecode(ResponseMapper mapper, Decoder decoder) { this.decoder = new ResponseMappingDecoder(mapper, decoder); return this; } 这个是Builder 的一个方法，需要你在构建的时候手动调用才会生效，可以理解为Builder#decoder()方法的增强版。
20.4K24发布于 2020-02-21 - 来自专栏FreeBuf
CTF小技巧：文本解密工具 Text Decoder Toolkit
现在点击“Decoder”（解码器）菜单，输入“50”，选中“Character Shift”（字符替换）然后点击“Decode”（解码）。看起来我们的解码工作好像能够完成了。 这是你可以去Decoder选项，进行一个值为“50”的字符替换，就像我们之前进行的那样。 方法三：距离计算器 两个字母之间的字符数与XOR长度相同，或者字符替换值应保持不变。
3.2K100发布于 2018-02-07 - 来自专栏专知
【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要
Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee Encoder-DecoderLong Short-Term Memory Networks（编码器-解码器长期短期记忆网络） https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-long-short-term-memory-networks 相关： Encoder-Decoder Long Short-Term Memory Networks（编码器-解码器LSTM网络） Attention in Long Short-Term 参考链接： https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-models-text-summarization-keras/
3.5K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏hank
【分享】vcu-ctrl-sw里decoder的退出机制
有工程师询问vcu-ctrl-sw里decoder的退出机制。 下面的内容，根据vcu-ctrl-sw 2020.2分析。 Decoder运行的主要代码是AsyncFileInput里的run()，以线程运行。run()里调用BasicLoader里的ReadStream()，不断读取文件（）。 如果读到文件结束，也就是uAvailSize为0，就调用AL_Decoder_Flush(hDec)，停止解码。 decoderAlreadyDestroyed) AL_Decoder_Destroy(hDec); }); … … … } 建议参考SafeChannelMain()实现Decoder 的管理，比如实现多个decoder的创建和退出。
56720发布于 2021-08-06 - 来自专栏IMWeb前端团队
Nodejs基础：巧用string_decoder将buffer转成string
('string_decoder').StringDecoder; const decoder = new StringDecoder('utf8'); // Buffer.from('你') => 如果此时带上buffer参数，那么相当于同时调用decoder.write(buffer)和decoder.end()。 const StringDecoder = require('string_decoder').StringDecoder; const decoder = new StringDecoder('utf8 const StringDecoder = require('string_decoder').StringDecoder; const decoder = new StringDecoder('utf8 (str); // 好 例子：decoder.end()时，字节数不完整的处理 decoder.end(buffer)时，仅传入了好的第1个字节，此时调用decoder.end()，返回了?
1.1K60发布于 2018-01-08 - 来自专栏IMWeb前端团队
Nodejs基础：巧用string_decoder将buffer转成string
('string_decoder').StringDecoder; const decoder = new StringDecoder('utf8'); // Buffer.from('你') => 如果此时带上buffer参数，那么相当于同时调用decoder.write(buffer)和decoder.end()。 const StringDecoder = require('string_decoder').StringDecoder; const decoder = new StringDecoder('utf8 const StringDecoder = require('string_decoder').StringDecoder; const decoder = new StringDecoder('utf8 (str); // 好 例子：decoder.end()时，字节数不完整的处理 decoder.end(buffer)时，仅传入了好的第1个字节，此时调用decoder.end()，返回了�，对应的buffer
1.1K20发布于 2019-12-03 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
Encoder-Decoder自动生成对联，要试试么？
这种严格的对仗关系意味着极强的映射规律性，而这个用RNN和Encoder-Decoder来说正好是能够发挥它们长处的地方，所以说Encoder-Decoder加上RNN配置是非常适合用来做对联的。 Encoder-Decoder模型 Encoder-Decoder框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式，应用场景异常广泛。 抽象的Encoder-Decoder框架 Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。 很明显，这个问题直接可以由Encoder-Decoder框架来进行下联自动生成。这种场景是典型的Encoder-Decoder框架应用问题。 我们所需要做的就是配置好Encoder-Decoder框架的具体模型，比如Encoder和Decoder都采用RNN模型来做，图2展示了用Encoder-Decoder框架做对联下联自动生成的架构图。
1.2K00发布于 2018-07-31
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