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...
一、自编码器 1. 自编码器 自编码器(auto-encoder,AE)是一个只有一个隐藏层的神经网络,它先对输入x进行编码,再对编码结果进行解码,我们希望能够得到和输入x非常相似的输出y(最理想情况就是输入和输出完全一样)。则编码所得到的结果就可以看作是该输入数据的特征。对于该目标更新网络参数,从而使其效果达到最优,...
编码器-解码器LSTM可以直接在Keras深度学习库中实现。 我们可以认为模型由两个关键部分组成:编码器和解码器。 首先,将输入序列一次显示给网络一个编码字符。 我们需要一个编码级别来学习输入序列中步骤之间的关系,并开发这些关系的内部表示形式。 一层或多层LSTM层可用于实现编码器模型。 该模型的输出是一个固定大小的...
在前向传播中,编码器的输出用于生成编码状态, 这个状态又被解码器作为其输入的一部分。 #@saveclassEncoderDecoder(nn.Module):"""编码器-解码器架构的基类"""def__init__(self,encoder,decoder,**kwargs):super(EncoderDecoder,self).__init__(**kwargs)self.encoder=encoderself.decoder=decoderdefforward(s...
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...
基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构,如U-Net。近几年的研究成果表明,膨胀卷积和特征金字塔池可以改善U-Net风格的网络性能。在第2节中,我们总结一下,如何将这些方法及其变体应用于医学图像分割。 2. 网络结构创新在医学图像分割中的应用 ...
作者提出了一种新颖的基于纯脉冲的 Transformer 计算网络,通过跨模态知识蒸馏进行深度估计。网络架构采用编码器-解码器结构,其中 Transformer 作为编码器的核心计算单元。特别设计了一个融合解码器,以合并来自编码器不同阶段的特征,从而生成一个全面的深度图。方法的流程图如图1所示,包括三个主要组成部分:1)脉冲驱动的...
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...
基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构,如U-Net。近几年的研究成果表明,膨胀卷积和特征金字塔池可以改善U-Net风格的网络性能。在第2节中,我们总结一下,如何将这些方法及其变体应用于医学图像分割。 2. 网络结构创新在医学图像分割中的应用 ...
基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构,如U-Net。近几年的研究成果表明,膨胀卷积和特征金字塔池可以改善U-Net风格的网络性能。在第2节中,我们总结一下,如何将这些方法及其变体应用于医学图像分割。 2. 网络结构创新在医学图像分割中的应用 ...