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...
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...
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...
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、...
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。
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...
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...
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想,大的有集成学习,没有免费午餐,奥卡姆剃刀;小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题,存在着一类通行的解决思路,其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构,背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。