说到底,在深度学习中的编码器解码器就是两个神经网络的叠加。给这两个人工智能模型的联合体起了一个好听的名字。或者说给这样两个人工智能模型合起来的结构框架起了一个好听的名字。当然如果让我去给这个框架起一个名字,我可能就会起双重模型?或者耦合模型?不过想了想,还是没有编码器解码器听起来高大上,意思可能...
OK下面再说回编码器和解码器,编码器(Encoder)和神经网络(Neural Network)之间的关系是紧密且层次分明的。编码器本质上是一种特定功能的神经网络,可以看作神经网络的一个具体实现或模块,用于特定任务(如特征提取、数据表示学习等)。 1. 编码器和神经网络的关系概述 2. 编码器是神经网络的一种特定实现 (1) 神经网...
该模型在处理复杂语言现象方面具有强大的能力,这得益于其独特的编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 二、编码器(Encoder) 1. 工作原理 编码器(Encoder)是Transformer模型重要组成部分,它的主要任务是捕捉输入序列的语义信息。在编码器中,每个输入词汇都会通过一个嵌入层(Embedding Layer)转换成固定维度的向量表示。这些...
通过编码器‑解码器神经网络处理低亮度的数字图像，来生成一得出的数字图像，编码器‑解码器神经网络包括多个卷积层，其被分类为下采样阶段和上采样阶段，并包括多尺度上下文聚合块，其被配置用来聚合低亮度的数字图像的多尺度上下文信息，并设置在下采样阶段和上采样阶段之间；以及利用至少一处理器，输出该得出的...
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。 注意力模型是对编码器-解码器模型的扩展,其提升了在较长序列上预测的效果。全局注意力模型是注意力模型的一种简化,其更容易在像Keras这样的声明式深度学习库中实现,并且可能会比传统注意力机制有更好的效果。
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:6405">https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756[4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949...
编码器与解码器实质是两个神经网络的联合应用，提供更灵活的输入输出长度适应性，超越单层RNN或LSTM。通过固定长度的中间态，编码器-解码器架构允许灵活处理不同长度的数据，增强模型适应性。在翻译领域，传统RNN与LSTM结合编码器-解码器架构，强调时序特征。但随着Transformer的引入，放弃时序处理，通过注意力...
1 - 编码器 在编码器接口中,我们只指定长度可变的序列作为编码器的输入X。任何继承这个Encoder基类的模型将完成代码实现 from torch import nn class Encoder(nn.Module): """编码器-解码器架构的基本编码器接口""" def __init__(self,**kwargs): super(Encoder,self).__init__(**kwargs) def for...
为了优化超表面的设计过程,提高超表面的设计效率,空军工程大学人工结构功能材料研究团队应用残差编码器-解码器卷积神经网络架构直接映射电场分布和输入图像,并用于超表面一体化设计。残差编码器-解码器卷积神经网络能够较好地将电场分布进行压缩与特征提取,并解压还原出输入图像的像素。
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...