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,
自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习方法。常用于数据降维,特征提取和生成建模等。自编码器通常由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器利用函数 h=g(x) 将输入压缩为潜在空间表征(Lat…
sequencetosequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。 Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以基于 ...
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...
passed into the first decoder to generate the mask. We integrated the generated mask with the input image and passed it through a second encoder–decoder network with the recurrent residual blocks and an attention the gate module to capture the additional contextual features and improve the ...
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
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...
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网络的“学习目标”,得到训练好网络参数,就得到了encoder,也就是说学习的目的是通过encoder得到的code要尽量接近原始数据,学习的过程就是减少code与原始数据之间的误差Error,所以decoder的过程其实是这一层神经网络的...