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...
本文旨在介绍深度学习架构,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。 1、卷积神经网络(CNN) 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,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象...
自编码器:通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器负责将输入数据映射到低维的潜在空间表示,而解码器则负责将这个潜在表示重建回原始输入空间。 CNN:主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。卷积层用于提取特征,池化层用于降维和防止过拟合,全连接层则用于分类或回归任务。 应用场景 自编码器:常用...
本文重点介绍了图像和自然语言处理等场景的神经网络结构,包括CNN、RNN、GAN、Transformers以及encoder-decoder架构等,学会这些网络结构可以大家在处理具体任务时可以有更加针对性的选择。 您学废了嘛? 来自:netouch>《我的图书馆》
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...
编码器(Encoder):一个LSTM网络,负责接收源语言句子并将其编码成一个固定长度的上下文向量。 解码器(Decoder):另一个LSTM网络,根据上下文向量生成目标语言的翻译句子。 流程: 源语言输入:将源语言句子分词并转换为词向量序列。 编码:使用编码器LSTM处理源语言词向量序列,输出上下文向量。
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。 2. 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...
在不同的NLP任务中,Encoder框架及Decoder框架均是由多个单独的特征提取器堆叠而成,比如说我们之前提到的LSTM结构或CNN结构。由最初的one-hot向量通过Encoder框架,我们将得到一个矩阵(或是一个向量),这就可以看作其对输入序列的一个编码。而对于Decoder结构就比较灵活饿了,我们可以根据任务的不同,对我们得到的“特征...
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。 2. 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...
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...