隐含层的映射充当编码器,输出层的映射充当解码器。 训练时编码器对输入向量进行映射,得到编码后的向量;解码器对编码向量进行映射,得到重构后的向量,它是对输入向量的近似。编码器和解码器同时训练,训练的目标是最小化重构误差,即让重构向量与原始输入向量之间的误差最小化,这与PCA非常类似。因此样本x的标签值就是样...
编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉输入序列的重要信息并将其编码成一个固定维...
解码器中的自注意力——目标序列关注自身 Decoder中的Encoder-Decoder-attention——目标序列关注输入序列 注意力输入参数 查询、键和值 注意力层以三个参数的形式获取输入,即查询、键和值。三个参数在结构上都很相似,序列中的每个单词都由一个固定维度的向量表示。 编码器自注意力 输入序列先经过输入嵌入和位置编码...
隐含层的映射充当编码器,输出层的映射充当解码器。 训练时编码器对输入向量进行映射,得到编码后的向量;解码器对编码向量进行映射,得到重构后的向量,它是对输入向量的近似。编码器和解码器同时训练,训练的目标是最小化重构误差,即让重构向量与原始输入向量之间的误差最小化,这与PCA非常类似。因此样本x的标签值就是样...
UNet是一种深度学习网络结构,通常用于图像分割任务。它采用了编码器-解码器结构,其中编码器负责将输入图像逐步降采样为特征图,而解码器则负责将特征图逐步上采样为分割结果。 编码器部分通常由多个卷积层和池化层组成,用于提取输入图像的特征。每个卷积层后面通常会跟着一个激活函数(如ReLU)和一个批量归一化层。池化层...
神经网络机器翻译系统通常包括输入编码器、翻译层和输出解码器三个部分。输入编码器将源语言句子转化为向量表示,翻译层将源语言向量转换为目标语言向量,最后由解码器将目标语言向量解码为目标语言句子。编码器-解码器结构是一种深度学习模型,广泛应用于机器翻译等序列转换任务。编码器-解码器结构由两部分组成:编码器和...
编码器解码器结构是一种将模拟信号转换为数字信号的技术,可以将模拟信号处理、存储和传输等数字信号处理过程中所需的模拟信号进行数字化。编码器的基本原理是通过采样、量化和编码来将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。解码器则是将数字信号转换为模拟信号,重建出原始信号。 1. 采样 采样是将模拟...
解码器:ResNet-50的解码器部分通常采用跳跃连接(Skip Connection)或shortcut connection,将编码器部分的输出与解码器部分的输入进行连接。这种连接方式允许解码器直接访问编码器学习到的特征表示,并将其融入到解码过程中。在解码器中,通常包含多个残差块,每个残差块都会对输入进行卷积、批量归一化、ReLU激活等操作,然后将...
3.Transformer基本结构(编码器Encoder解码器Decoder) 人工智能零基础快速入门第三章 从狂飙电视剧学Transformer, 视频播放量 68、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 郭秉义, 作者简介 微信添加ydydyd000111,回复999,领取更多惊喜,相关
注意力输入时，模型通过查询、键和值这三个参数来处理序列信息。查询、键和值都是固定维度向量，用于表示序列中的每个单词。首先，输入序列通过嵌入和位置编码，为每个单词生成初始表示，然后在编码器中，通过自注意力机制再次编码，每个单词的表示中包含了注意力分数。编码器-解码器注意力则在目标序列与...