本文针对编码器-解码器神经网络（Encoder-Decoder Networks）的“黑箱”问题，提出以潜空间回归（regression via latent spaces）为核心的理论框架，将经典偏最小二乘法（PLS）与深度学习结合，构建了兼具可解释性与非线性建模能力的Correncoder模型。研究通过图像处理 ...

介绍：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 自然语言处理各领域的 面试题积累。 3.1.1 隐马尔科夫算法 是什么？ 3.1.2 隐马尔科夫算法 中 两个序列 是什么？ 3.1.3 隐马尔科夫算法 中 三个矩阵 ...

随着5G 国际标准的出炉，Polar码顺利入选控制信道编码方案，世界上各大通信设备生产商便开始基于标准设计基站和终端产品。 我们明白，从纯算法到实现工程化，中间还有很长一段路要走。一方面，我们需要保证算法的性能良好；另一方面，便于硬件实现。

Transformer架构自诞生以来，便以其强大的灵活性和模块化设计，深刻地影响了人工智能领域的发展。从最初的BERT到如今的GPT-4，不同的结构变体在各自擅长的领域大放异彩。本文将深入探讨Transformer的四大主流结构，并重点分析Decoder-only结构在大语言模型中的崛起 ...

太长不看，一句话总结就是，将 MAE 预训练好的 Encoder-Decoder 整体迁移到目标检测中，比只迁移 Encoder 的方案性能↑，泛化性↑。 Motivation 在做目标检测等下游任务的时候，往往是把在 ImageNet 上预训练的 Backbone 迁移过去，对于检测头来说，都是随机初始化的，这 ...

泛读。这篇文章研究的是 low-dose CT 重建，使用的方法其实和 unroll 传统算法差不多，但是作者没有这么描述自己的方法。作者的做法是去噪自编码和 FISTA 算法的结合，每个 stage 是去噪自编码得到去噪图像，然后用 FISTA 算法计算去噪图像和 data fidelity 之间的平衡。