• 编码器将长度可变的序列作为输入,并将其转换为具有固定形状的编码状态。 • 解码器将具有固定形状的编码状态映射为长度可变的序列。
基于卷积编码器-解码器网络的剩余油分布预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于卷积编码器-解码器网络的剩余油分布预测方法说明:本发明涉及一种基于深度卷积编码器—解码器网络的预测剩余油分布方法,包括以下步骤:步骤一、构建随...专利查询请上爱企查
Kalchbrenner 等人（2016b）首次在编码器-解码器模型中引入了完整卷积过程，但他们没有对当前最佳的循环架构中加以改进。Gehring 等人（2017b）在编码器和解码器模块中用了带有线性门控单元的 1D CNN（Meng et al., 2015; Oord et al., 2016c; Dauphin et al., 2017）进行机器翻译，得到的结果比深度 LSTM ...
序列到序列模型中的编码器和解码器通常是什么类型的网络?( ) A. 全连接网络 B. 卷积神经网络 C. 循环神经网络 D. 生成对抗网络 相关知识点: 试题来源: 解析 C。序列到序列模型中编码器和解码器通常使用循环神经网络,如 LSTM 或 GRU,以处理序列数据。
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现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限。本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络。该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token。因此类似注意力机制的属性适用于整个网络。该模型得到了非常出色...
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