Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个...
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”(...
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...
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...
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...
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。
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。这项工作为超表面设计提供了一种整体的场-图设计方法,为直...
专利摘要显示，在一个实施例中，提供一种方法，其包括：接收低亮度的数字图像；利用至少一处理器，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...
金融界2024年11月22日消息,国家知识产权局信息显示,航天新气象科技有限公司取得一项名为“基于编码器-解码器和图神经网络的气象要素同化方法及系统”的专利,授权公告号CN 117112844 B,申请日期为2023年9月。 本文源自:金融界 作者:情报员
解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。