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...
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...
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信息进行压缩和解压的常见结构。通常用于数字信号的压缩、解压和编码,以提高数据传输速度和存储效率。编码器将原始信号编码为可传输或存储的压缩版本,解码器将压缩的信号还原为原始信号。这种结构的优点在于,它可以更高效地处理数据,从而实现更快速的传输和更小的存储空间占用。 二、...
以下是卷积编码和解解码器的基本结构: 1)编码器(Encoder):编码器部分通常包含多个卷积层和池化层。这些卷积层用于从原始输入数据中学习并提取特征,而池化层则用于减小数据的维度,以减少计算量和提高运行速度。编码器的输出是一个压缩后的表示,通常是一个张量(tensor),其形状比原始输入小得多。 2)解码器(Decoder):...
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...
编解码器(Encoder-Decoder)是深度学习领域中常见的一种结构,其作用主要用于将输入序列转换为输出序列,通常用于处理自然语言、图像和语音等信息。编解码器在多个领域都有广泛的应用,如机器翻译、语音识别、图像生成等。编解码器的基本思想是将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,然后再通过解码器将该向量解码成...