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...
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的标签值就是样本自身。 训练完成之后,在预测时只使用编码器而不再...
UNet网络由一个收缩路径和一个扩展路径组成,这个收缩路径模仿典型的卷积网络结构,由重复的3x3卷积层组成,每一个卷积层后连接一个修正线性单元和一个步长为2的2x2最大池化层实现图像下采样,并在每一个下采样步骤中将特征通道的数量翻倍。在扩展路径的每一个恢复图像特征尺寸的模块中,包含一个2x2的特征图上采样层,...
一、认识编解码网络 编解码模型分为编码器和解码器两部分,编码器通常输入的是一个信息量比较大的数据。 二、什么是编解码网络? 编解码结构的网络模型又叫encoder-decoder模型,顾名思义,编解码模型就像一个压缩器和解压器的组合,它们分别负责对输入到各自网络当中的信息进行压缩和解压,因此成为编解码模型。 三、编...
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...
在深度学习领域,Unet编码-解码结构是一种重要的网络架构,被广泛应用于图像分割和医学影像分析等领域。该结构以其出色的性能和灵活性而闻名,成为许多研究和应用的首选。 Unet编码-解码结构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,中间还包括跨连接(Skip Connections)。编码器负责将输入数据进行降采样和特征提取,而解码...
UNet算法是一种在深度学习领域中广泛应用的深度神经网络结构，特别适用于图像分割任务。它由一个收缩路径和一个扩展路径组成，两者通过跳跃连接相互关联，从而在编码和解码过程中保持位置信息的连续性，显著提高了像素定位的准确度和图像目标的语义分割精确度。UNet的原理在于，其收缩路径负责图像的多尺度特征...
普通的“编码器-解码器”结构采用前向循环神经网络编码器对源语言句子进行编码并将末尾的隐式状态作为上下文向量(见图1红色方框“编码器”部分)。而在基于注意力机制的“编码器-解码器”结构采用双向循环神经网络编码器对源语言句子进行编码。解码步骤中,模型通过注意力机制选择性地关注源语言句子的不同部分,动态地...
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...
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...