Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个...
解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。 2. 优势 (1)生成连贯的输出:由于解码...
[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
解码器:也是一个RNN模型,其将编码的输入序列进行解码,以输出目标序列。 下图显示了编码器和解码器之间的关系。 编码器-解码器网络的例子 来自于文章“Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”,2014。 长短期记忆递归神经网络通常被编码器和解码器使用。编码器的输出代表了源序列,其用来开启解码的过程,并...
说到底,在深度学习中的编码器解码器就是两个神经网络的叠加。给这两个人工智能模型的联合体起了一个好听的名字。或者说给这样两个人工智能模型合起来的结构框架起了一个好听的名字。当然如果让我去给这个框架起一个名字,我可能就会起双重模型?或者耦合模型?不过想了想,还是没有编码器解码器听起来高大上,意思可能...
为了优化超表面的设计过程,提高超表面的设计效率,空军工程大学人工结构功能材料研究团队应用残差编码器-解码器卷积神经网络架构直接映射电场分布和输入图像,并用于超表面一体化设计。残差编码器-解码器卷积神经网络能够较好地将电场分布进行压缩与特征提取,并解压还原出输入图像的像素。
自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,通过将输入数据编码为潜在空间表示,并通过解码器将其重建回原始输入,从而实现数据的压缩和解压缩过程。自编码器具有广泛的应用,如数据降维、特征提取、图像生成等。本文将介绍自编码器的基本原理、常见的类型以及它们在实际应用中的优势和局限性。
为了优化超表面的设计过程,提高超表面的设计效率,空军工程大学人工结构功能材料研究团队应用残差编码器-解码器卷积神经网络架构直接映射电场分布和输入图像,并用于超表面一体化设计。这项工作为超表面设计提供了一种整体的场-图设计方法,为直...
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‑解码器神经网络处理低亮度的数字图像，来生成一得出的数字图像，编码器‑解码器神经网络包括多个卷积层，其被分类为下采样阶段和上采样阶段，并包括多尺度上下文聚合块，其被配置用来聚合低亮度的数字图像...
学校编码:10384 分类号 密级 学号:23020161153369IJDC yt^I 硕士学位论文 基于编码器-解码器和注意力机制神经网络的 数学公式识别方法 Anencoder-decoderwithattention