Encoder-Decoder模型 通常来说，Seq2Seq任务最常见的是使用Encoder+Decoder的模式，先将一个序列编码成一个上下文矩阵，在使用Decoder来解码。当然，我们仅仅把context vector作为编码器到解码器的输入。  ### 1 \.Transformer介绍 编码组件部分由一堆编码器（encoder）构成（论文中是将6个编码器叠在一起）。解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。  ### 2. Transformer的工作流程 所有的编码器在结构上都是相同的 Transformer的工作流程 从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力（self-attention）层，这层帮助编码器在对每个单词编码时关注输入句子的其他单词。 自注意力层的输出会传递到前馈（feed-forward）神经网络中。每个位置的单词对应的前馈神经网络都完全一样（译注：另一种解读就是一层窗口为一个单词的一维卷积神经网络）。解码器中也有编码器的自注意力（self-attention

361 9.5.5 训练模型 ..... 362 9.6 编码器-解码器架构 ..... 364 9.6.1 编码器 ..... 364 9.6.2 解码器 ..... 365 9.6.3 合并编码器和解码器 ..... 365 9.7 序列到序列学习 (seq2seq) ..... 366 9.7.1 编码器 ..... 367 9.7.2 解码器 ..... 369 多头注意力 ..... 404 10.5.1 模型 ..... 404 10.5.2 实现 ..... 405 10.6 自注意力和位置编码 ..... 408 10.6.1 自注意力 ..... 408 10.6.2 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力 ..... 409 10.6.3 位置编码 ..... 410 10.7 Transformer ..... 413 413 10.7.1 模型 ..... 413 10.7.2 基于位置的前馈网络 ..... 415 10.7.3 残差连接和层规范化 ..... 416 10.7.4 编码器 ..... 417 10.7.5 解码器 ..... 419 10.7.6 训练 ..... 421 优化算法 ..... 427 11.1 优化和深度学习 ..... 427 11.1

LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第12章 自编码器 12.1 自编码器原理 12.2 MNIST 图片重建实战 12.3 自编码器变种 12.4 变分自编码器 12.5 VAE 实战 12.6 参考文献 第13章 生成对抗网络 13.1 博弈学习实例 身作为监督信号，即模型需要学习的映射为 $ f_{\theta}:x\to x $ ，称为自监督学习(Self-supervised Learning)。在训练时，通过计算模型的预测值 $ f_{\theta}(x) $ 与自身x之间的误差来优化网络参数 $ \theta $ 。常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。 强化学习也称为增强学习，通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类 接在两块 NVIDIA GTX580 GPU 上训练网络。AlexNet 在 ILSVRC-2012 图片识别比赛中获得了第一名的成绩，比第二名在 Top-5 错误率上降低了惊人的 10.9%。 自 AlexNet 模型提出后，各种各样的算法模型相继被发表，其中有 VGG 系列、GoogLeNet 系列、ResNet 系列、DenseNet 系列等。ResNet 系列模型将网络的层数提升至数百层

机器学习 例如Logistics Regression ## 深度学习 例如CNN、RNN等 ## 标准机器学习过程 自自自 标注数据 机器学习算法 训练 预测 自自自 数据 已训练模型 预测 ## 深度学习和传统机器学习 输入数据 特征工程 非常耗费时间 自自自 输入数据 以文本分类过程举例，常见的特征提取算法包括： 传统机器学习算法 词频 深度学习算法 TF-IDF ## 生成式摘要 生成式摘要的深度学习网络基本结构 • 编码器/解码器结构，都是神经网络结构 - 输入的原文经过编码器编码变成向量 - 解码器从向量里面提取关键信息，组合成生成式摘要 深度学习内部注意力机制的引入 • 内部注意力机制在解码器里面做 - 关注已生成词，解决长序列摘要生成时，个别字词重复出现的问题 编码器 解码器 摘要序列 摘要序列。。。 Bi LSTM Bi [Image](/uploads/documents/4/c/9/3/4c93fb737c7b7a899cf44b364b991409/p34_1.jpg) ## 生成式摘要 ## 深度学习摘要生成式模型 编码器 解码器 摘要序列 摘要序列。。。 Bi LSTM Bi LSTM Bi LSTM RNN RNN 输入序列 输入序列 生成 输入序列。 解码器内部注意力机制 更新模型

1.13 email.encoders: 编码器 ... 1122 19.1.14 email.utils: 其他工具 ... 1123 19.1.15 email.iterators: 迭代器 ... 1125 19.2 json --- JSON 编码和解码器 ... 1126 19.2.1 基本使用 ... 1128 19.2.2 编码器和解码器 ... 1130 19.2.3 异常 {'one': 42, 'three': 3, 'four': 4, 'two': None} ``` 在3.7版本发生变更：字典顺序会确保为插入顺序。此行为是自3.6版开始的CPython实现细节。字典和字典视图都是可逆的。 ```python >>> d = {"one": 1, "two": 2, "three": d) ``` 如果你需要完全禁用它，请将其设为0。 The Python Library Reference,发行版本3.11.10 备注 内置异常 在Python中，所有异常必须为一个派生自BaseException的类的实例。在带有提及一个特定类的 except子句的try语句中，该子句也会处理任何派生自该类的异常类（但不处理它所派生出的异常类）。通过子类化创建的两个不相关异常类永远是不等效的，既使它们具有相同的名称。

。 ## 动画制作  Krita 自 3.0 版起可以制作基于栅格图像的动画，配有时间轴、动画和洋葱皮视图等工具面板。你可以运用 Krita 强大的笔刷直接绘制动画，并将它们导出成视频或者 GIF 动画。 ## 辅助尺、网格和导线 尽管 智能图层 Photoshop 可以在智能图层上进行非破坏性变形，在 Krita 里面也可以通过下列功能实现非破坏性操作： 文件图层 文件图层加载的是外部图像，而且会在外部图像发生变化时自动同步。自4.0版起，用户可以将已有图层转换成文件图层：在图层面板右键点击☑一个图层，选择转换为文件图层或者在菜单栏前往图层转换到文件图层。这将打开一个保存对话框，让你指定该图层将保存的位置，然后在保存后将原有图层替换为指向它的文件图层。 指令保存图像为任意格式。 参见 ## 为互联网保存图像 ## 自动保存 如果你开始工作一段时间后没有进行保存，Krita 会自动帮你保存文件。自动保存的文件带有 Autosave 前缀，它们会被默认保存为隐藏文件。自 4.2 版起你可以设置成自动保存为可见文件。Krita 默认每 15 分钟自动保存一次，该间隔也可以在配置 Krita 对话框的“常规”页面的“文件”选项卡进行更改。在 Linux 和 Windows

清华大学崔鹏：因果启发的学习、推断和决策 NeurIPS 2021 | Twins：重新思考高效的视觉注意力模型设计 美团获得小样本学习榜单 FewCLUE 第一！ Prompt Learning+ 自训练实战 353 DSTC10 开放领域对话评估比赛冠军方法总结 368 KDD 2022 | 美团技术团队精选论文解读 382 ACM SIGIR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 行了思考和优化，设计了新的检测框架 -YOLOv6，初衷来自于解决工业应用落地时所遇到的实际问题。 在打造 YOLOv6 框架的同时，我们探索和优化了一些新的方法，例如基于硬件感知神经网络设计思想自研了 EfficientRep Backbone、Rep-Neck 和 Efficient Decoupled Head，同时也吸收借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和成果，例如 Anchor-free、SimOTA 生态，主要工作包括以下几个方面： 1) 完善 YOLOv6 全系列模型，持续提升检测性能。2) 在多种硬件平台上，设计硬件友好的模型。3) 支持 ARM 平台部署以及量化蒸馏等全链条适配。4) 横向拓展和引入关联技术，如半监督、自监督学习等等。5) 探索 YOLOv6 在更多的未知业务场景上的泛化性能。 同时也欢迎社区同学加入我们，共同建设一个适合工业应用的更快更准的目标检测框架。 ### 5. 参考文献 [1] YOLOv5

。 ## 动画制作  Krita 自 3.0 版起可以制作基于栅格图像的动画，配有时间轴、动画和洋葱皮视图等工具面板。你可以运用 Krita 强大的笔刷直接绘制动画，并将它们导出成视频或者 GIF 动画。 ## 辅助尺、网格和导线 尽管 智能图层 Photoshop 可以在智能图层上进行非破坏性变形，在 Krita 里面也可以通过下列功能实现非破坏性操作： 文件图层 文件图层加载的是外部图像，而且会在外部图像发生变化时自动同步。自4.0版起，用户可以将已有图层转换成文件图层：在图层面板右键点击☑一个图层，选择转换为文件图层或者在菜单栏前往图层转换到文件图层。这将打开一个保存对话框，让你指定该图层将保存的位置，然后在保存后将原有图层替换为指向它的文件图层。 指令保存图像为任意格式。 参见 ## 为互联网保存图像 ## 自动保存 如果你开始工作一段时间后没有进行保存，Krita 会自动帮你保存文件。自动保存的文件带有 Autosave 前缀，它们会被默认保存为隐藏文件。自 4.2 版起你可以设置成自动保存为可见文件。Krita 默认每 15 分钟自动保存一次，该间隔也可以在配置 Krita 对话框的“常规”页面的“文件”选项卡进行更改。在 Linux 和 Windows