§4.4若干典型的组合逻辑电路 一、 编码器（具有编码功能的逻辑电路） （1）普通编码器：不能同时按下输入键，是根据真值表设计编码器电路。 （2）优先编码器：具有一定的优先级，是根据真值表设计的优先编码器电路。 二、译码器（具有译码功能的逻辑电路） （1）译码是编码的逆过程，它的功能是将具有特定含义 ...
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2018-11-19 00:26:18
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变分自动编码器 自编码器 中间层的编码维度要远远小于输出数据，整个模型训练目标为最小化重建输入数据误差 标准自编码器面临的问题在于 自编玛器将输入数据转为隐空间中的表达式不是连续的，使得解码器对于存在于类别之间的区域无法进行解码，因此提出了变分自编码器 变分自编码器 变分自编码器的隐空间设计为连续的... ...
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2018-10-26 22:18:11
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1. 前言 深度学习的威力在于其能够逐层地学习原始数据的多种表达方式。 每一层都以前一层的表达特征为基础，抽取出更加抽象，更加适合复杂的特征，然后做一些分类等任务 。 堆叠自编码器（Stacked Autoencoder，SAE）实际上就是做这样的事情，如前面的自编码器，稀疏自编码器和降噪自编码器都 ...
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2018-10-23 23:00:23
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近期，来自微软和中国科学技术大学的刘铁岩等人发表论文，介绍了一种新型自动神经架构设计方法 NAO，该方法由三个部分组成：编码器、预测器和解码器。实验证明，该方法所发现的架构在 CIFAR-10 上的图像分类任务和 PTB 上的语言建模任务中都表现强劲，在计算资源明显减少的情况下优于或持平于之前的架构 ...
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2018-10-21 10:16:19
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#import "LFHardwareVideoEncoder.h" #import @interface LFHardwareVideoEncoder (){ VTCompressionSessionRef compressionSession; // 编码器 NSInteger frameCou... ...
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2018-10-19 16:07:14
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1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need， 提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型 相关的问题，比如机器翻译。传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder decoder的模型基础，而谷歌最新的只基于Att ...
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2018-10-19 02:12:50
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总结来自 "这篇论文的第7章" 注意力机制 注意力机制是一种在 编码器 解码器 结构中使用到的机制, 现在已经在多种任务中使用: 机器翻译(Neural Machine Translation, NMT) 图像描述(Image Captioning (translating an image to ...
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2018-10-11 01:52:23
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两种码率控制模式：crf模式和ABR模式 一、crf模式 Constant Rate Factor（crf）优点是提供了最大的压缩效率，每一帧可以按照要求的视频质量去决定它需要的比特数。缺点是，不能计算规定时间的视频文件大小，或者准确控制输出码率。 1. 选择一个crf值 crf值是视频质量的量化值 ...
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2018-10-01 15:34:32
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读论文《Auto-Encoding Variational Bayes》（加精） VAE（1）——从KL说起 VAE(2)——基本思想 VAE(3)——公式与实现 VAE（4）——实现 变分自编码器（VAEs） 【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Enco ...
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2018-09-24 00:40:02
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