在此之前,我们已经分别介绍了两种生成式模型,分别是【Deep Learning:Foundations and Concepts】生成对抗网络和【Deep Learning:Foundations and Concepts】Normalizing Flows,它们都属于非线性隐变量模型,即都是将隐变量z从隐变量空间利用非线性变换映射到数据空间,最终得到x。在这篇博客中,第三种非线性隐变量模型,也是一...
encoder–decoder中的参数训练对应人脑对这种信息处理和运用的方法的能力习得过程。比如基于encoder–decoder...
此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步骤,这对于改进模型和编程实践有非常好的借鉴意义。 Survey 2017: Representation learning on graphs: Methods and applications 下面主要围绕graph表示学习的问题定义,...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
神经网络机器翻译 Neural Machine Translation (1): Encoder-Decoder Architecture随着全球化的不断深入,机器翻译技术已成为跨语言沟通的重要桥梁。近年来,神经网络机器翻译取得了显著进展,其中以Encoder-Decoder架构为核心的模型在多种语言对的数据集上展现出了优异性能。本文将详细介绍神经网络机器翻译的Encoder-Decoder架构...
此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步骤,这对于改进模型和编程实践有非常好的借鉴意义。 Survey 2017: Representation learning on graphs: Methods and applications 下面主要围绕graph表示学习的问题定义,主流...
英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/dA.html 自编码 一个自编码接受x作为输入,映射成隐藏层表示y: 其中,s是非线性函数,如sigmod。y通过一个decoder映射成与x有着相同shape的重构的z,通过相似的转换: z可以看作是x的预测
1.4 DeepLabV3++ Proposed decoder DeepLabV3 输出的编码特征,一般 output_stride=16 DeepLabV3 中的对 feature map 采用因子为 16 的双线性插值(bilinearly upsampled)处理,可以看做是 naive 的解码模块,但不足以重构物体分割细节. DeepLabV3+ 提出的解码模块,如图: ...
Google 发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 语音识别(音频 – 文本) 语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition》 ...
实际上训练完后，这一层神经网络不需要decoder（解码器），AutoEncoder只是把Input的原始数据做这一层神经...