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”(...
由于当前领先的 3D 检测器通常依赖于目标中心进行检测 [27, 28],因此本文进一步将 3D SED 块调整为 2D 密集编码器解码器(dense encoder-decoder) (DED) 块,从而将提取的稀疏特征扩展到目标中心。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。 HED...
本研究提出了一种基于注意力的卷积编码器-解码器网络,用于从多对比度MRI扫描中合成15O-水PET CBF图像,而无需使用放射性示踪剂。研究对该图像到图像的翻译网络在不同网络设置和输入MRI序列组合下的性能进行了评估。定量评价显示,与先前的MRI到PET CBF预测模型相比,PET合成结果有所改善。此外,定性结果也表明合成PET的...
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...
即是由多层神经网络组成了一个个编码器解码器,还是由一个个编码器解码器组成了一层层的神经网络?它们的依赖关系是什么样的? 编码器与神经网络 先来说一下神经网络的经典架构,神经网络是由一个输入层,一个输出层,以及一个隐藏层组成的一个层次分明的网络系统;而隐藏层包含一个到多个神经网络层(n>=1)。如下图...
[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...
这是Encoder-Decoder最经典的应用。编码器将源语言的句子编码成上下文向量,解码器则从该向量中生成目标语言的翻译。 机器翻译中Encoder-Decoder的6个步骤: 源语言输入:将源语言的句子转换为词向量序列,作为编码器的输入。 编码器:通过循环神经网络处理源语言词向量,输出包含句子全部信息的上下文向量。
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。
此外,BiGAN还可以用于数据增强和半监督学习等领域。总之,BiGAN是一种有效的生成对抗网络变体,它在训练过程中将编码器和解码器分开,并通过一个额外的判别器来确保两者之间的有效对接。通过这种方式,BiGAN在各种任务中表现出色,为深度学习领域带来了新的可能性。
金融界2024年4月8日消息，据国家知识产权局公告，OPPO广东移动通信有限公司取得一项名为“提升低亮度图像的质量的方法、系统和计算机可读介质“，授权公告号CN113168684B，申请日期为2019年9月。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...