用于机器翻译的 RNN 编码器解码器 介绍 在基于短语的机器翻译中，通常使用无监督对齐方法提取短语对。 这些本质上通常是生成性的对齐方法无法结合关于语言完整性和短语对质量的其他度量的信息。 因此，提取的短语对通常相当嘈杂。 在不偏离常规短语提取程序的情况下使用这些短语对的一种方法是为每个短语对使用附加特征，然后使用判别训练学习这些特征的权重，其目标是区分好假设和坏假设。 随着最近在机器翻译中使用神经网络，我们有能力将可变长度的句子表示为固定大小的向量表示。 这种表示可以基于我们认为有用的任何质量度量来创建。 一旦我们根据语言的某些属性（语法、语义）获得句子/短语的向量表示，就相对容易问自己一个短语对有多好。 该项目建立在这项工作和其他神经机器翻译工作的基础上，以估计短语对的短语相似度。 评估将通过将此指标用作基于短语的翻译和短语表修剪中的另一个特征来进行。 短语相似度 使用无监督对齐进行短

SRT传输协议有三种握手模式，分别是Caller/Listener/ Rendezvous三种传输模式。

Autonics E40S系列旋转编码器英文样本pdf,提供“Autonics E40S系列旋转编码器英文样本”下载，资料主要介绍了E40S系列旋转编码器的特点及规格参数，可供选型时参考。

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天线选择代码matlab MIMO最佳预编码器选择 这是用于仿真的MATLAB代码。 具有最大似然检测的空间复用多输入多输出系统的最佳预编码器选择：利用球面解码的概念 摘要：本文提出了一种在接收器处具有最大似然检测的空间多路复用（SM）多输入多输出（MIMO）系统中用于优化预编码器选择的高效计算实现技术。 先前为次优的预编码器选择开发的技术基于预编码器自由距离的下限以减少处理时间。 然而，当空间流的数量接近接收天线的数量时，这些技术的使用导致错误性能的显着下降。 同时，为了达到最佳性能，可以采用传统的最佳预编码器选择技术。 但是，由于穷举搜索，处理时间较长。 因此，在本文中，我们提出了一种预编码器选择技术，该技术可保持最佳性能，而不会像传统的最佳预编码器选择那样花费大量的处理时间。 可以通过以下方式减少处理时间：（1）利用正交幅度调制（QAM）星座图的对称结构，从而减少了搜索空间； （2）采用球形解码（SD）的概念； （3）取消SD的最后阶段； （4）以选择性的方式执行类似SD的处理。 通过仿真确定了所提技术实现的最佳性能和处理时间的减少。 执照 该软件根据以下引用获得许可。 延世大学

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品中的缺陷和杂质，但很难收集到足够的异常图像用于深度学习。 该演示展示了如何使用 CAE 检测和定位异常。 这种只使用正常图像进行训练的方法可能使您能够检测到从未见过的异常​​，通过自定义SegNet模型，您可以轻松地获得此任务的网络结构。 [日本人]在这个演示中，您可以使用深度学习来检测和定位出现在正常图像中的异常。这种仅使用正常图像训练模型的方法可能会检测到您以前从未见过的异常​​情况。我正在自定义 SegNet 模型以轻松获取模型结构。 【Keyward】图像处理、图像分类、深度学习、深度学习、IPCV演示・ SegNet ・ 异常检测 ・ 视觉检测 ・ 语义分割 ・ 自动编码器 ・ 卷积

用的stm32的定时器编码器模式，包括.c和.h文件。其中包含做项目时遗留的一些功能，添加进去时把未定义的部分直接删掉就可以使用。

自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。

Existing zero-shot learning (ZSL) models typically learn a projection function from a visual feature space to a semantic embedding space (e.g.~attribute space). However, such a projection function is only concerned with predicting the training seen class semantic representation (e.g.~attribute prediction) or classification. When applied to test data, which in the context of ZSL contains different (unseen) classes without training data, a ZSL model typically suffers from the project domain shift

autoencoder matlab代码 DLAAE 《Discriminative Latent Attribute Autoencoder for Zero-Shot Learning》CCIS2018。论文代码很大程度参考和。 Dateset AwA() Requirements Matlab==2017a Usage Download the initial mat from , and then put it in ./datasets/ Download the vgg feature of AwA and put those in ./datasets/AwA/. Then datasets will be like this: datasets │ initial_awa_ADS.mat │ └─AwA feat-imagenet-vgg-verydeep-19.mat predicateMatrixContinuous.mat trainTestSplit.mat run main.m Description 读取数据 归一化 PCA降维 初始化 计算相似性空间 计算