1. 2. encoder——decoder框架 要了解深度学习中的注意力模型,就不得不先谈Encoder-Decoder框架,因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下,当然,其实注意力模型可以看作一种通用的思想,本身并不依赖于特定框架,这点需要注意。 Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛。...
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...
常见的深度学习模型有 CNN、RNN、LSTM、AE 等,其实都可以归为一种通用框架 - Encoder-Decoder. Encoder-Decoder 框架 在文本处理领域,有一类常见的任务就是从一个句子(Source)生成另一个句子(Target),比如翻译,其中 xi 是输入单词的向量表示,yi 表示输出单词。 Source 经过 Encoder,生成中间的语义编码 C, C 经...
2.Decoder from keras.models import * from keras.layers import * from nets.convnet import Conv_Encoder def Conv_Decoder( layer , classNum , Top=3 ): #数据格式 IMAGE_ORDERING = 'channels_last' assert Top >= 3 Get_Layer = layer # 13*13*1024 # 上采样,长宽变为原来的1/16 # 26*26*5...
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...
Encoder-Decoder实践 实验:去噪分析 1.自编码器 2.去噪自编码器 高频问题: 1.噪声的引入与去除 关键点: 1.设计去噪自编码器 实验:图像标题生成 结合计算机视觉和机器翻译的最新进展,利用深度神经网络生成真实的图像标题。 1.掌握Encoder-Decoder结构 2.学会Seq2seq结构 ...
设计目的：专为处理图像数据设计。基本原理：通过卷积层提取特征，池化层减少计算量，全连接层生成最终输出。人类视觉原理：CNN通过类似边缘检测、颜色识别等机制学习图像特征。典型应用：在图像识别、目标检测等领域表现出色，如LeNet5用于手写数字识别。循环神经网络：解决问题：用于处理序列数据，解决序列数据...
图中红框内为Encoder框架,黄框内为Decoder框架,其均是由多个Transformer Block堆叠而成的。这里的Transformer Block就代替了我们之前提到的LSTM和CNN结构作为了我们的特征提取器,也是其最关键的部分。更详细的示意图如下图所示。我们可以发现,编码器中的Transformer与解码器中的Transformer是有略微区别的,但我们通常使用...
为了实现端到端的模型结构,需要用CNN实现特征提取,匹配打分和全局优化等功能。FlowNet采取了encoder-decoder框架,把一个CNN分成了收缩和扩张两个部分。 图3 encoder-decoder的框架 在收缩部分FlowNet提出了两种可能的模型结构: FlowNetSimple:把两幅图片叠起来输入到一个“线性”的CNN中,输出是每个像素的偏移量。这个模...
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...