编码器-解码器(Encoder-Decoder)是深度学习模型的抽象概念。 一般认为,许多模型的起源都是基于这一架构的。比如CNN,RNN,LSTM和Transformer等。 使用编码器-解码器架构的模型,编码器负责表示输入(Input),解码器负责输出(Target)。 架构内容 编码器-解码器,显而易见是由2部分组成, 编码器(Encoder):负责将输入(Inpu...
编码器-解码器架构 本本将介绍涉及卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、生成对抗网络 (GAN)、Transformer 和编码器-解码器架构的深度学习架构。 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络 (CNN) 是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑的数据,例如图像和视频。将 CNN 想象为一个多层过滤器,用于处理图像以提...
基于SAE的多模态模型采用编码器-解码器架构，通过无监督方式通过重构方法提取内在的模态特征和跨模态特征。由于它们基于SAE，这是一个完全连接的模型，因此需要训练许多参数。此外，他们忽略了多模态数据中的空间和时间拓扑结构。3.3 基于卷积神经网络的多模态数据融合 3.3.1 示例 6 为了模拟图像和句子之间的语义映射...
解码器:将向量表示成输出 编码器-解码器架构 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题,它的输入和输出都是长度可变的序列 一个模型被分为两块: 编码器(encoder)处理输入:接受一个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。编码器在拿到输入之后,将其表示成为中间状态或者中间表示(如隐藏状态、特征...
自动编码器是其中一种更简单的 “无监督学习” 形式,其采用编码器 — 解码器架构,并学习生成输入数据的精确副本。由于编码表征比输入数据小得多,此网络被迫学习如何生成最有意义的表征。 其ground truth 数据来自输入数据,因此无需人工操作。换言之,此网络可自我监督。其应用包括无监督嵌入、图像降噪等。但最重要的...
深度学习：揭秘编码器-解码器架构的奥秘在深度学习的广阔天地中，编码器-解码器（Encoder-Decoder）这一架构犹如一座桥梁，连接着输入与输出，引领着众多模型的发展脉络。从CNN的别具一格，到RNN的灵活应用，编码器-解码器的魔力无处不在。编码器-解码器的精髓作为模型设计的核心组件，编码器-解码器由两...
动手学深度学习 | 编码器-解码器架构 | 61 目录 编码器-解码器架构 代码 编码器-解码器架构 encoder-decoder是一个框架,这是近几年影响比较大的对一个模型的抽象。 代码 encoder-decoder是一种编程接口,后面基本NLP都是使用这种编程接口来实现的。
编码器-解码器模型是一种深度学习架构,用于处理序列到序列的学习问题,如机器翻译、文本摘要和对话生成等。该模型由两个主要的组件组成:编码器和解码器。编码器负责将输入序列转化为固定维度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。 在传统的编码器-解码器模型中,循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM...
61 编码器-解码器架构【动手学深度学习v2】 特征抽取就是编码,特征表达成另外一个形式就是解码