FCN是一种编码器-解码器结构的先驱,那么后面U-Net提出的编码器-解码器结构则大大完善了解码器部分,编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种广泛应用于图像分割、机器翻译等任务的深度学习模型架构。 1,编码器…
目录 收起 编码器结构 编码器-解码器结构 GLM ChatGLM-6B UL2 Flan-UL2 2020 年 Open AI 发布了由包含 1750 亿参数的神经网络构成的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3 (Gener- ative Pre-trained Transformer 3)。开启了大规模语言模型的新时代。由于大规模语言模型的参数量巨大, 如果在 不同任务上都...
简介:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 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...
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...
编码器-解码器结构的大语言模型有GLM和UL2等系列模型。GLM是由清华大学开发的开源语言模型，旨在在所有NLP任务中都达到最佳表现。GLM的预训练目标为优化过的自回归空白填空，是在T5的空白填空的基础上进行改进。GLM使用自回归空白填空作为主要预训练目标，并加入了多目标预训练，让GLM的次要目标为生成更长...
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...
门控循环单元(GRU)、长短期记忆网络(LSTM)、深层循环神经网络、双向循环神经网络、机器翻译与数据集、编码器-解码器结构、序列到序列(seq2seq)、束搜索、注意力机制, 视频播放量 908、弹幕量 2、点赞数 12、投硬币枚数 3、收藏人数 11、转发人数 0, 视频作者 37要早睡,