相反,如果使用注意力模型,解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入,还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。 解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图,其中“Context”(...
在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。 Decoder(解码器): 解码器的任务是从上下文向量中生成输出序列。 它也通常使用循环神经网络(RNN)来实现。 在每个时间步,解码器会基于上一个时间步的输出、当前的隐藏状态和上下文...
这被称为编码器-解码器(encoder-decoder)架构。 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、特征图) 解码器(decoder)生成输出:解码器将固定形状的编码状态映射到长度可变...
解码器:也是一个RNN模型,其将编码的输入序列进行解码,以输出目标序列。 下图显示了编码器和解码器之间的关系。 编码器-解码器网络的例子 来自于文章“Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”,2014。 长短期记忆递归神经网络通常被编码器和解码器使用。编码器的输出代表了源序列,其用来开启解码的过程,并...
利用 SED 块和 DED 块,本文引入了一种名为 HEDNet 的分层编码器-解码器网络,用于点云中的 3D 目标检测。 HEDNet 可以学习强大的表示来检测大型和远处的目标。 图1:SSR 块 (a)、RSR 块 (b) 和本文的 SED 块 (c) 之间的比较。 “Skip conn.”表示跳变连接,橙色虚线表示卷积核空间。有效特征具有非...
简介:试分析:编码器- 解码器网络结构的设计理念 前言 在图像分割网络与对抗网络的构造中编码器与解码器是其中的关键环节,本文中为大家带来编码器- 解码器网络结构的设计理念。本篇文章中我们以图像分割为例子进行分析。 分析 图像分割中的编码器可视为特征提取网络,通常使用池化层来逐渐缩减 输入数据...
[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...
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。反馈 收藏 ...
HDMI网络编解码器是把HDMI视频信号进行数字化处理,变为数字信号,通过网络方式进行传输,编码器的视频输入是HDMI接口,图像分辨率不需要设置,可根据显示卡输出的分辨率自动识别。图像清晰度高,可直接输入1080P高清视频,图像不失真,图像抗干扰能力强,稳定性高。
这便是编码器-解码器架构提出来的目的,在编码器-解码器架构中,中间隐层状态的长度被设定为固定值,输入和输出的长度是可以变化的,因此模型更加灵活(排列组合更好水文章,划掉),这便是编码器-解码器感性理解。 在Transformer出来以前,在翻译领域更多的还是RNN,LSTM加上编码器-解码器架构。时序特征还是非常明显的。或者...