一、Encoder-Decoder 的本质 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。 Encoder (编码器):“将现实问题转化为数学问题” Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(*Sequence-to-sequence):*输入一个序列,输出另一个...
interleaving也就是子像素卷积,它也是一种上采样方法 对于分割模型而言,在encoder和decoder之间使用长跳转连接,在encoder和decoder内部使用短跳转连接,尤其是encoder比较深的情况下,通常说来,长跳转连接的作用更多的是为了恢复分辨率,短跳转连接的作用更多是为了防止梯度消失。 需要短跳转连接,否则中间层无法被有效更新。长...
图中,虚线蓝色框内就是一个自编码器模型,它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,本质上都是对输入信号做某种变换。编码器将输入信号x变换成编码信号y,而解码器将编码y转换成输出信号 ,即: 而自编码器的目的是,让输出 尽可能复现输入x,即tries to copy its input to its output。但是,这样问题就来...
经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展极大拓展了 RNN 的能力以及应用效果。下图展示的模型就是非常典型的使用 RNN 来解决 NLP 任务的通用框架技术大礼包,在更新的...
Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构,结构简单但很有效。 1.Encoder 负责特征提取,可以将各种特征提取网络放在这个位置。 2.Decoder 恢复原始分辨率,该过程比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。 从图中可以看出最后输出的大小与原图大小不相等。在官方最新的代码中,卷积不会导致尺寸的变化,所以最后...
包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、transformer和encoder-decoder架构。
经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展极大拓展了 RNN 的能力以及应用效果。下图展示的模型就是非...
2. 编码层(Transformer Encoder): GPT模型使用单向Transformer编码器进行编码和生成。 3. 输出层(Output Linear and Softmax): 线性输出层将最后一个Transformer Decoder Block的输出转换为词汇表大小的向量。 Softmax函数将输出向量转换为概率分布,以便进行词汇选择或生成下一个单词。
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可处理图像以提取有意义...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可处理图像以提取有意义...